使用Python检测图像上的区域及其颜色

我有一个7段显示器的图像。我想跟踪每个片段的颜色。作为起点，我创建了一个程序，在该程序中，我使用OpenCV的Canny边缘检测来检测线段的边缘。我还获得了这些边的位置

我的问题是，我不知道如何检测边缘内的区域并获得它们的颜色。在此，我发布我的程序代码：

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def size(name):
    """ Print width and height and return value """
    img = Image.open(name)
    width, height = img.size
    total=width*height
    print('Width=%s, Height=%s, Total=%s pixels'%(width, height,total))
    return width, height

def canny_edge_detection(name,minval,maxval):
    """ Edge detection function """
    image=cv2.imread(name)
    canny=cv2.Canny(image, minval, maxval)
    arrayimage=Image.fromarray(canny)
    cannylist=canny.tolist()
    return cannylist, image, canny

def edge_coordinates(pixel_list,color):
    """ Obtain the coordinates of each pixel of the edges to a list(i,j) """
    edgelocationlist=[]
    for i in range(0,height):
        rowpixels=edgepixels[i]
        for j in range(len(rowpixels)):
            if rowpixels[j]==255:
                edgelocationlist.append((i, j))
    return edgelocationlist

def plot_original_edge(original_image, edge_image):
    """ Create a subplot of the original image and the image of the edges. """
    plt.subplot(121),plt.imshow(original_image,cmap = 'gray')
    plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(edge_image,cmap = 'gray')
    plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

这是我用原始图像和边缘图像创建的子地块的链接：

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对于每个分段，都有一个轮廓。通过在黑色图像上绘制相应的轮廓（白色，填充），可以为一个线段创建遮罩。最后，使用cv2.mean，它接受掩码参数以获得该掩码内的平均RGB值，即该段的平均RGB值。如果整个片段的颜色相同，则平均值为。

请查看

cv2.FindOntours

上的许多教程或其中一个教程。如果你有静态的黑色背景和如此清晰的显示，那么这种方法应该比找到边缘并手动填充它们更有效。谢谢你@HansHirse，但我已经找到了轮廓。我想知道的是这些轮廓内的颜色，实际上是每个部分的颜色。对于每个部分，你有一个单独的轮廓。通过在黑色图像上绘制相应的轮廓（白色，填充），可以为一个线段创建遮罩。最后，使用

cv2.mean

，它接受掩码参数以获得该掩码内的平均RGB值，即该段的平均RGB值。如果整个片段的颜色相同，那么平均值是。好的，谢谢。我将把它作为一个答案发布。