python 同一张图中识别多个颜色 形状

可以使用OpenCV库来实现多个颜色和形状的识别。具体步骤如下：

1. 读取图片并将其转换为HSV色彩空间。

2. 分别定义不同颜色和形状的颜色范围和形状模板。

3. 对图片进行颜色过滤，提取出符合颜色范围的像素。

4. 对过滤后的图像进行形状检测，找出符合形状模板的对象。

5. 在原图上标记出符合条件的对象。

以下是一个简单的代码示例，可以根据实际情况做出相应的调整：

import cv2
import numpy as np

# 定义颜色范围和形状模板
color_ranges = [
    ((0, 100, 100), (10, 255, 255)),  # 红色
    ((30, 100, 100), (60, 255, 255)),  # 绿色
    ((90, 100, 100), (120, 255, 255)),  # 蓝色
]
shape_template = cv2.imread("shape_template.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取图片并转换为HSV色彩空间
image = cv2.imread("image.jpg")
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 遍历每种颜色范围，找出符合条件的像素
for color_range in color_ranges:
    mask = cv2.inRange(hsv, color_range[0], color_range[1])
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历每个轮廓，找出符合形状模板的对象
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area < 100:  # 忽略面积较小的轮廓
            continue

        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        roi = hsv[y:y+h, x:x+w]
        shape_result = cv2.matchTemplate(roi, shape_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

        if np.max(shape_result) > 0.8:  # 如果匹配结果大于阈值，则认为是符合形状模板的对象
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow("result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，颜色范围可以根据需要自行调整，形状模板可以通过绘制图形并保存为灰度图像来生成。在实际应用中，可能需要对算法进行进一步的优化和调整，以达到更好的效果。