如何在python中创建可靠的perler珠子颜色检测？

我正在尝试对珠子进行颜色检测。硬件在工作，但软件部分我在努力。我正在使用Picamera和树莓皮a+、opencv和Python 3

这就是我到目前为止所做的：

from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import numpy as np
import time
import cv2
import serial

ser = serial.Serial(
        port='/dev/ttyS0', #Replace ttyS0 with ttyAM0 for Pi1,Pi2,Pi0
        baudrate = 9600,
        parity=serial.PARITY_NONE,
        stopbits=serial.STOPBITS_ONE,
        bytesize=serial.EIGHTBITS,
        timeout=1
)
 
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (1312, 976)
camera.framerate = 15
camera.saturation = 0
camera.exposure_compensation = 10
camera.brightness = 50
camera.exposure_mode = 'auto'
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(1312, 976))

# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)

# time variable
myTime = 0.25

#Enable motor control
print ("Enable Motors")
ser.write(str.encode('y'))
time.sleep(5)
ser.write(str.encode('hl'))
time.sleep(20)
#define color arrays
colors = [ [(162, 192, 118),(182, 212, 198),'Red'],
    [(105, 217, 158),(125, 237, 238),'Blue'],
    [(16, 173, 139),(36, 193, 220),'Yellow'],
    [(120, 164, 170),(140, 184, 250),'Violett'],
    [(63, 245, 45),(83, 265, 125),'Green'],
    [(-10, 165, 148),(10, 185, 228),'Orange'],
    [(151, 70, 28),(170, 119, 108),'Brown'],
    [(150, 197, 218),(165, 238, 248),'Pink'],
    [(0, 79, 37),(179, 143, 73),'Black'],
    [(44, 109, 115),(64, 132, 200),'Lime_Green'],
    [(72, 109, 71),(92, 129, 151),'Mint_Green'],
    [(96, 186, 177),(116, 206, 257),'Light_Blue'],
    [(107, 227, 99),(127, 247, 179),'Dark_Blue']]
threshold = 5000

#find color function
def findColor(input_image):
    img = cv2.imread(input_image,1)
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    for color in colors:
        low_val, high_val, label = color
        mask = cv2.inRange(hsv, low_val, high_val)

        if np.sum(mask) > threshold:
            return label    

    return 'undefined' # or a label for 'color not found'

#loop
for x in range(0,500):
    camera.capture(rawCapture, format="bgr")
    image = rawCapture.array
    crop_img = image[350:1000,320:990]
    cv2.imwrite('bead.jpg',crop_img)
    cv2.imshow("Color",crop_img)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF     
    rawCapture.truncate(0)
    print (findColor('bead.jpg'))
    
    #No color detected
    if findColor('bead.jpg') == 'undefined':
                ser.write(str.encode('0'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Red detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Red':
                ser.write(str.encode('1'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Blue':
                ser.write(str.encode('2'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Yellow detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Yellow':
                ser.write(str.encode('3'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Violett detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Violett':
                ser.write(str.encode('4'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Green':
                ser.write(str.encode('5'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Orange detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Orange':
                ser.write(str.encode('6'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Brown detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Brown':
                ser.write(str.encode('7'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Pink detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Pink':
                ser.write(str.encode('8'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Black detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Black':
                ser.write(str.encode('9'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Mint Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Mint_Green':
                ser.write(str.encode('a'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Lime_Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Lime_Green':
                ser.write(str.encode('b'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Light_Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Light_Blue':
                ser.write(str.encode('c'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Dark_Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Dark_Blue':
                ser.write(str.encode('d'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #end color detection
    time.sleep(myTime)

首先，我为每个perler珠定义了HSV。在每个循环中，我拍摄一张照片，并使用“finColor”功能检查hsv范围。但这还不够可靠。有时棕色的珠子被认为是黑色的。我的代码在某种程度上可以工作，但没有真正优化。我不是一个好的python程序员，我想问一下，是否有人可以给我一些建议，优化我的代码，以创建一个可靠的颜色检测。欢迎任何帮助。我在这里上传了我用不同颜色制作的所有图像：

提前谢谢 凯