前言：Computer Vision到底是啥玩意儿那个？

抓到重点了。 其实吧， 如果大家以前从来没听说过Computer Vision，那这可能是了解它的最佳时间。为啥这么说呢？主要原因是现在AI太火了大家都在聊AI，但很多人不知道AI怎么“看”东西。对，AI没有眼睛，它得靠数据。这些数据就是图像。图像被转换成数字，就像人眼看到的世界变成了脑子里的记忆一样。机器也是它们需要看到外部世界，然后才能干点啥。对于机器情况是一样的，它们用图像看到外界，然后这些图像变成了计算机能懂的数据值。这就是图像处理的基础。

但是光懂这个不行，还得会写代码。现在最流行的语言就是Python了。Python简单，好用，就是干这个的。不过想搞颜色识别，还得借助一个强大的库，那就是OpenCV。这玩意儿可是计算机视觉界的“大杀器”。不管你是做毕业设计，还是搞科研，或者是想给老板的网页加点颜色识别功能，OpenCV都能帮你搞定。

有啥用呢？ 有些同学可能觉得，这东西是不是很难？其实也不难，就是得折腾。有时候你会觉得自己像个没有上过学的人，主要原因是有些概念真的挺绕的。比如BGR和HSV，听起来就很晕。BGR就是蓝绿红，这是OpenCV默认的颜色格式；HSV就是色相、饱和度、明度。为啥要转来转去？主要原因是BGR有时候不好处理，HSV比较符合人的视觉习惯。这就好比你要找一个人，BGR给你一堆随机属性，HSV直接告诉你他是啥颜色的，这样就好找了。

第一步：安装那些乱七八糟的库

好了废话不多说咱们开始搞。先说说你得把环境搭好。这年头，装软件就像吃快餐，随便点点就完了。但是装错了也不行。咱们得用Python。Python怎么装？那就不多说了去官网下一个安装包，下一步下一步就完了。

装好Python之后你得装OpenCV。怎么装？用pip。打开你的命令行，输入 pip install opencv-python。搞定。但是光有OpenCV还不够。有时候你还得用Pandas，有时候还得用NumPy。这俩是啥？Pandas是用来处理数据的，就像Excel一样，只不过它是给机器用的。NumPy是基础，是矩阵运算用的。你要是做图像处理，没有NumPy，那就是寸步难行，换句话说...。

安装这些库的时候，可能会报错。别慌，报错是常态。有时候是主要原因是网络不好，有时候是主要原因是版本冲突。别想太多，去百度一下或者去GitHub上看看别人的报错。反正，只要你能把环境搭起来后面的事就好办了，到时候…..。

第二步：搞懂BGR和HSV的关系

咱们先说说BGR。OpenCV读出来的图像，默认是BGR格式的。啥是BGR？就是蓝色在前，绿色在中间，红色在后。这跟咱们平时说的RGB不一样，RGB是红绿蓝。所以OpenCV读图的时候，得小心点，别搞混了。

那HSV呢？HSV就是把颜色分开了。H是色相， 就是颜色的种类，比如红、黄、蓝；S是饱和度，就是颜色的纯度，越纯饱和度越高；V是明度，就是颜色亮不亮。用HSV来识别颜色， 有啥用呢？ 是不是比BGR简单多了？比如说你想找红色的东西，在HSV空间里红色的范围就是一个区间。而在BGR空间里红色的范围可能有好几块，乱七八糟的。

所以咱们在写代码的时候，第一步肯定是把图像从BGR转换成HSV。怎么转？OpenCV有现成的函数，cvtColor。输入参数是图像和转换代码， 嚯... 代码是cv2.COLOR_BGR2HSV。这就完了。转完之后你就得到了一个HSV图像。这个图像，就是咱们后面找颜色的基础。

第三步：定义颜色的范围

挺好。 定义范围，其实就是定个死数。你想找啥颜色，就定个啥范围。这个范围怎么定？这就涉及到数学了。信奥中的数学，或者程序员的数学，其实就在这。你得知道颜色的阈值是多少。

比如说你想找红色。在HSV空间里红色其实分两段。一段是从0度到10度，另一段是从160度到180度。为啥？主要原因是HSV是个圆，红色在两头。所以你得定义两个范围。一个范围是下限，一个范围是上限。

除了红色，黄色也麻烦。黄色大概是20度到30度。绿色呢？大概是40度到70度。蓝色呢？大概是100度到130度。这些数字都是经验值，不是死的。你得自己调，调到你满意为止。怎么调？用肉眼盯着屏幕看，或者用程序打印出来看看，整起来。。

下面这个表格，就是咱们要做的步骤。虽然看着简单，但是做起来得仔细，优化一下。。

步骤	描述
1	读取图像。用OpenCV的imread函数，把图片读进来。注意，图片路径别写错了。
2	转换图像为HSV颜色空间。把BGR变成HSV，方便后面处理。
3	设定要识别的颜色范围。比如红色范围是到。
4	根据颜色范围创建掩膜图像。用inRange函数，把符合范围的部分保留下来不符合的置黑。
5	对掩膜图像进行形态学操作。比如腐蚀、膨胀，去掉噪点。

第四步：实战代码，开始搞事情

光说不练假把式。咱们来写点代码。下面这段代码，就是一个简单的颜色识别器。你可以把它复制到你的Python文件里跑一下试试，嗐...。

import cv2
import numpy as np
def chuli:
    # 这里的逻辑有点绕， 慢慢看
    import cv2
    import numpy as np
    # 定义颜色名称到HSV阈值范围的映射
    # 红色有两个范围，主要原因是HSV是个圈
    color_thresholds = {
        'red': ,
        'yellow': ,
        'green': ,
        'blue': 
    }
    # 如果颜色不在字典里就返回个错误
    if color not in color_thresholds:
        return None
    # 获取颜色范围
    ranges = color_thresholds
    # 创建掩膜
    mask = cv2.inRange
    # 找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours
    return contours

上面的代码是个函数，不是完整的程序。完整的程序还得有点别的。比如你得把图片显示出来还得把识别到的轮廓画出来。用cv2.drawContours函数，就能在原图上画出轮廓。画出来之后你就能看到机器“看”到了什么。是不是很神奇，扯后腿。？

不过有时候识别效果不好。比如光照太强了或者背景太乱了。这时候，你就得用点高级技巧。比如中值滤波。中值滤波是个啥？它就是用周围像素的中值来代替当前像素。这样能去掉一些噪点，让图像更清晰。用OpenCV的medianBlur函数就能实现，话虽然是这么说…。

还有，边缘检测。Canny边缘检测是个好东西。它能找到图像的边缘。如果你要做二维码识别，或者几何图形识别， 麻了... 这个功能就很有用了。先读取图像，转为灰度，再用Canny算子，就能找到边缘。然后根据边缘就能找到图形。

第五步：基于树莓派的折腾

如果你觉得在电脑上跑太慢， 或者不方便，那你可以试试树莓派。树莓派是个小电脑，便宜， 你我共勉。 功耗低。你可以在树莓派上装Linux系统，再装Python和OpenCV。

基于树莓派的Python实现数字识别、 几何图形识别、颜色识别、二维码识别，这些都是可以做的。甚至，你还可以搞车牌识别。这可是个典型的计算机视觉应用，主要利用Python编程语言以及OpenCV库来实现车牌的自动检测与识别。 麻了... 这个毕业设计项目涵盖了多个IT领域的知识点，包括图像处理、模式识别、深度学习。

树莓派有个好处，就是可以连摄像头。你可以写个程序，让树莓派实时识别颜色。比如识别到红色，就亮个红灯；识别到绿色，就亮个绿灯。这玩意儿做出来放在桌子上还是挺酷的。

第六步：大数据与汽车之家

除了识别静态图片，现在大家都讲大数据。系统的设计与实现，这听起来就很高大上。其实这里面也用到了图像处理。 啊这... 比如分析汽车的颜色分布，分析汽车的款式。这都需要用到Computer Vision。

武汉诚迅联为您解答如何订购一台合适的振动盘， 这个跟图像识别好像没关系，但是TCP协议和Springboot考研交流平台-计算机毕业设计源码这些东西，跟计算机技术是紧密相关的。TCP协议是传输层协议， 保证数据传输的可靠性；Springboot是Java的框架，开发Web应用很方便；考研交流平台，那是给考研党用的。

原来如此。 虽然这些跟颜色识别没啥直接关系，但是它们都是计算机技术的一部分。学好了颜色识别，再学学TCP协议，学学Springboot，你就能成为一个全栈工程师了。到时候，你可以开发一个APP，既能识别颜色，又能上传数据到云端，还能分析数据。

第七步：一些奇怪的杂谈

躺平。 有时候， 你会觉得，代码写得像屎一样，但是跑起来却很正常。这就是玄学。有时候，你改了一行代码，程序就崩了。这就是Bug。

正在学习OpenCV， 自己写了一个简单的颜色识别程序，根据阈值筛选出颜色，再绘制该颜色的图像轮廓。这个过程，就像是在给机器做手术。你得把图像切开，看看里面是什么，造起来。。

Python OpenCV检测目标颜色，这个主题其实挺广泛的。如果你只识别红色和绿色，那太简单了。你要是能识别所有颜色，那才叫厉害。不过这很难。主要原因是每种颜色的范围都不一样，而且受光照影响很大，蚌埠住了！。

还有，图片及视频中选定区域颜色识别。这个也很实用。比如你想监控一个路口，看看有没有穿红衣服的人路过。那你就可以写个程序，只监控红衣服的区域。这就需要用到ROI技术。

第八步：Python Pillow和webcolors

除了OpenCV，Python还有个库叫Pillow。PIL是Python Imaging Library的缩写。Pillow是PIL的分支。用Pillow也可以识别图片的主要颜色。 可不是吗！ 怎么识别呢？通过读取图片的RGB值，找到最普遍的颜色，然后应用颜色转换函数，可以获取图片的代表性颜色。

webcolors也是个好东西。它可以帮你把RGB值转换成常见的颜色名称。比如RGB就是红色，webcolors会告诉你这是“red”。这样，你就可以给识别出来的颜色起个名字，比如“红色物体”、“蓝色物体”，这事儿我得说道说道。。

实现图片颜色检测的功能，必须用到这三个库：OpenCV、NumPy、Pandas。别问我为什么问就是经验，我坚信...。

第九步：如何订购一台合适的振动盘

这玩意儿... 说到振动盘，这玩意儿在工业自动化里用得很多。它能把散乱的零件振成一个整齐的队列，方便机械手抓取。如果你要做图像识别，可能也需要用到振动盘。比如你需要识别振动盘上的零件是什么颜色的。

订购振动盘的时候，要注意参数。比如振幅、频率、直径、电压。这些参数都决定了振动盘的性能。武汉诚迅联可能就是卖这个的。如果你不懂技术，最好找个懂行的。

第十步：深度学习与AI检测

现在大家都说AI是未来。深度学习是AI的一个分支。深度学习在图像识别方面表现很棒。 说实话... 比如你用卷积神经网络识别图片，准确率可能比传统的阈值法高很多。

但是深度学习也有缺点。它需要大量的数据，需要大量的计算资源，需要调参。对于初学者门槛太高了。如果你只是想简单识别一下颜色，用传统的OpenCV方法就够了。简单，直接，有效，交学费了。。

内卷。 举报举报专栏目录，这跟咱们没啥关系。但是基于Python的颜色识别器，这个专栏目录里的文章，你可以看看。里面有很多实战案例。

折腾出来的技术

总的图像颜色识别是个挺有趣的技术。它用到了数学，用到了编程，用到了计算机视觉。， 这玩意儿... 这个过程虽然繁琐，但是当你看到程序成功识别出颜色的时候，你会觉得一切都值了。

意味着.… 构建颜色识别器是Computer Vision中最基础的项目。别看不起基础项目，万丈高楼平地起。基础打好了后面才能学更高级的东西。比如人脸识别，目标检测，视频分析。

Python OpenCV实现简单的颜色识别功能， 对红色和蓝色识别并输出，这只是一个开始。 对吧，你看。 如果你能把这个功能集成到你的项目中，那你的项目就多了一个亮点。

希望这篇“烂”文章能帮到你。虽然我写得很烂，可能连我自己都看不懂，但是希望能让你学到点东西。 我们都经历过... 毕竟学习本篇，轻松掌握图像颜色识别技巧，这才是我们的目标。

他破防了。 再说说别忘了点赞，关注，收藏。这对我很重要。谢谢大家！

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