Python：检测黑色方块

我在试着探测黑方块

这是我目前的代码

    frame=cv2.imread('squares.jpg')
    img=cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)

    img=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    lower=np.array([0, 0, 0],np.uint8)
    upper=np.array([10, 50, 50],np.uint8)
    separated=cv2.inRange(img,lower,upper)


    #this bit draws a red rectangle around the detected region
    contours,hierarchy=cv2.findContours(separated,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    max_area = 0
    largest_contour = None
    for idx, contour in enumerate(contours):
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > max_area:
            max_area = area
            largest_contour=contour
            if not largest_contour==None:
                moment = cv2.moments(largest_contour)
                if moment["m00"] > 1000:
                    rect = cv2.minAreaRect(largest_contour)
                    rect = ((rect[0][0], rect[0][1]), (rect[1][0], rect[1][1]), rect[2])
                    (width,height)=(rect[1][0],rect[1][1])
                    print str(width)+" "+str(height)
                    box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
                    box = np.int0(box)
                    if(height>0.9*width and height<1.1*width):
                            cv2.drawContours(frame,[box], 0, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('img',frame)

我就是不能让黑人或白人去工作

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有什么想法吗？

这里的关键直觉是，黑色位于图像中所有色调和饱和度值，但仅位于低值。我发现一个下限

[0,0,0]

和一个上限

[180,255,50]

将定位黑色方块，如下所示：

我还应该提到，由于以下几个原因，您的方法无法找到白色方块：

• 存在多个白色正方形。您的方法仅选择最大轮廓，这意味着每种颜色只能检测到一个正方形
• 很难区分“白色方块”和打印它们的纸张的颜色。你可能会得到一个单一的轮廓连接广场和纸条的两侧

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我想你可以尝试切换黑白！我对opencv没有太多经验，但黑色的值应该大致为（假设图片为8位）：上限：

[180,10,50]

，下限：

[0,0,0]

；白色：

[180,10255]

，下部：

[0,0205]

。微调是必要的

colours=['yellow','orange','red','green','black','white']
uppers=[[20,100,100],[5,100,100],[0,100,100],[???,???,???],[???,???,???]]
lowers=[[30,255,255],[15,255,255],[6,255,255],[???,???,???],[???,???,???]]