如何定义BGR颜色范围？将颜色代码映射到颜色名称

时间：2018-05-23 18:57:11

标签： python-3.x opencv colors

我想创建颜色映射，定义几个颜色名称和边界，这些颜色应该落在这些颜色的范围内。例如（BGR格式），

colors = {
    'red': ((0, 0, 255), (125, 125, 255)),
    'blue': ((255, 0, 0), (255, 125, 125)),
    'yellow' ....
}

因此，如果我收到颜色，请说（255,50,119）我可以称之为蓝色。我想为至少彩虹加上灰色，黑色，白色的颜色做这样的映射。使用Python和openCV。

问题在于，我真的不明白从哪里获取这些边界值，是否有蓝色，红色等最低/最高值？

2 个答案:

答案 0 :(得分：1)

我建议使用 HSV 色彩空间来比较颜色，因为它对可变光照的敏感度低于 RGB ，其中阳光下的绿色可能是rgb（20,255,10） ，但阴影中的绿色可能是rgb（3,45,2），而两者在HSV颜色空间中都会有非常相似的 Hue 。

所以，开始......

创建一个小的10x1 numpy数组，使第一个像素为红色，第二个为橙色，然后为黄色，绿色，蓝色，靛蓝，紫色，黑色，中灰色和白色。有一张表here。

然后转换为 HSV 色彩空间并记下 Hue 值。

我已经开始了一些代码...... 

#!/usr/local/bin/python3
import numpy as np
import imageio
import cv2

# Create black image 10x1
im = np.zeros([1,10,3], dtype=np.uint8)

# Fill with colours of rainbow and greys
im[0,0,:]=[255,0,0]       # red
im[0,1,:]=[255,165,0]     # orange
im[0,2,:]=[255,255,0]     # yellow
im[0,3,:]=[0,255,0]       # green
im[0,4,:]=[0,0,255]       # blue
im[0,5,:]=[75,0,130]      # indigo
im[0,6,:]=[238,130,238]   # violet
im[0,7,:]=[0,0,0]         # black
im[0,8,:]=[127,127,127]   # grey
im[0,9,:]=[255,255,255]   # white
imageio.imwrite("result.png",im)

hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2HSV)
print(hsv)

检查图片：

enter image description here

使用Imagemagick检查颜色：

convert result.png txt:

# ImageMagick pixel enumeration: 10,1,65535,srgb
0,0: (65535,0,0)  #FF0000  red
1,0: (65535,42405,0)  #FFA500  orange
2,0: (65535,65535,0)  #FFFF00  yellow
3,0: (0,65535,0)  #00FF00  lime
4,0: (0,0,65535)  #0000FF  blue
5,0: (19275,0,33410)  #4B0082  indigo
6,0: (61166,33410,61166)  #EE82EE  violet
7,0: (0,0,0)  #000000  black
8,0: (32639,32639,32639)  #7F7F7F  grey50
9,0: (65535,65535,65535)  #FFFFFF  white

现在查看下面的HSV数组 - 特别是第一列（ Hue ）。你可以看到Red的Hue = 0，Orange是19，Yellow是30，依此类推。另请注意，黑色，灰色和白色都具有零饱和度，黑色具有低值，灰色具有中等值而白色具有高值 

[[[  0 255 255]
  [ 19 255 255]
  [ 30 255 255]
  [ 60 255 255]
  [120 255 255]
  [137 255 130]
  [150 116 238]
  [  0   0   0]
  [  0   0 127]
  [  0   0 255]]]

现在，您可以在Python中创建一个用于存储每种颜色的数据结构：

  • 最低的Hue
  • 最高的包括Hue
  • 名称

所以，你可以使用：

... see note at bottom for Red
14,23,"Orange"
25,35,"Yellow"
55,65,"Green"
115,125,"Blue"
...

等等 - 从表中省略黑色，灰色和白色。

那么，你如何使用这个？

嗯，当您要检查颜色时，首先将R，G和B值转换为 HSV 并查看生成的饱和度 - 这是衡量生动的色彩。 Garish颜色会有很高的饱和度，而低沉的灰色颜色会有很低的饱和度。

因此，查看饱和度是否超过最大可能值的10％，例如超过25，范围为0-255。

如果饱和度低于限制，请检查值并指定黑色，如果值为低，灰色为中等，白色为值很高。

如果饱和度超出限制，请检查它是否在您录制的色调之一的下限和上限之内，并相应地命名。

所以代码是这样的：

def ColorNameFromRGB(R,G,B)
    # Calculate HSV from R,G,B - something like this
    # Make a single pixel from the parameters 
    onepx=np.reshape(np.array([R,G,B],dtype=np.uint8),(1,1,3))
    # Convert it to HSV
    onepxHSV=cv2.cvtColor(onepx,cv2.COLOR_RGB2HSV)
    ...
    ...
    if S<25:
        if V<85:
           return "black"
        elsif V<170:
           return "grey"
        return "white"
    # This is a saturated colour
    Iterate through colour names table and return name of entry with matching Hue

有两件事需要注意：

  • 红色的Hue值存在不连续性，因为HSV色轮是圆形轮，红色的Hue值是0，因此350以上和10以下的值都是红色。碰巧的是，OpenCV通过除以2来缩放0-360范围，这意味着它出现为0-180 ......它整齐地适合单个无符号字节。因此，对于Red，你需要检查Hue大于175且小于5。

  • 在查找颜色时，请务必始终生成8位图像，因为Hue值在16位和浮动图像上的缩放比例不同。

答案 1 :(得分：0)

定义两种颜色之间的距离。然后找到最近的＆＃34;＆＃34;给定颜色的颜色名称。您选择的距离的哪个定义必须以您的要求为指导，因为没有最好的＆＃34;定义，据我所知。

一种可能性是RGB空间中的距离。例如，可以定义两种颜色之间的距离，如三维空间中的矢量所表示的颜色之间的欧几里德（L2）距离 - distance(a,b) = (a-b).length()或者，如果结果有意义，请尝试曼哈顿（L1）度量，因为RGB空间中的欧氏距离更多是启发式而非有效测量。

另一种可能性是首先转换为HSV空间。然后，最接近的颜色将是具有与给定颜色最接近的色调的颜色。除非给定的颜色饱和度不足，否则颜色可以是白色，灰色或黑色，具体取决于颜色的亮度。

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