树莓派ph试纸颜色识别

### 使用树莓派实现pH试纸颜色识别的方法

#### 方案概述
为了通过树莓派实现pH试纸的颜色识别，可以采用图像处理技术来分析pH试纸上显示的颜色变化并将其转换成相应的pH值。整个过程涉及硬件连接、软件编程以及算法设计。

#### 硬件准备
- **摄像头模块**：用于拍摄pH试纸的照片。推荐使用官方的Raspberry Pi Camera Module V2或其他兼容USB接口的高清摄像头。
- **光源控制**：稳定的光照条件对于准确获取色彩至关重要。建议配置LED灯作为固定照明源以减少环境光干扰[^1]。

#### 软件开发
##### 安装必要的库文件
安装OpenCV和NumPy等Python库以便于后续操作：

pip install opencv-python numpy imutils

##### 编写程序读取图片
编写一段简单的脚本用来捕捉来自相机的画面，并保存为本地文件供进一步处理：

import cv2
from time import sleep

camera = cv2.VideoCapture(0)

sleep(2)  # 给予时间让摄像机预热
ret, frame = camera.read()

if ret:
    cv2.imwrite('ph_paper.jpg', frame)
else:
    print("Failed to capture image")

camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

##### 图像处理与颜色匹配
加载捕获到的图像并对特定区域内的像素平均RGB值进行计算；之后对比已知的标准色卡数据库找到最接近的颜色从而推断出对应的pH范围:

def get_average_color(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    
    height, width = img.shape[:2]
    roi = img[int(height*0.4):int(height*0.6), int(width*0.4):int(width*0.6)]  # 只考虑中心部分
    
    avg_bgr = cv2.mean(roi)[:3][::-1]  # 计算均值并将BGR转为RGB顺序
    return tuple(map(int,avg_bgr))

average_rgb = get_average_color('ph_paper.jpg')
print(f"Averaged RGB value is {average_rgb}")

最后一步是创建一个映射表（dictionary），其中键代表不同pH水平下的标准RGB数值，而值则对应实际测量所得的结果。当获得新的样本时，在此表格里查找最近似的条目即可得出结论。

#### 数据传输至移动设备展示
一旦完成了上述所有步骤并且得到了最终结果，则可以通过网络协议如HTTP POST请求等方式将这些信息发送给事先部署好的服务器端API服务，再由该服务转发给客户端应用程序比如“pH Control”来进行可视化呈现.