opencv+python消除光照对颜色识别的影响

要消除光照对颜色识别的影响，可以使用以下步骤：

1. 将图像转换为HSV颜色空间，因为HSV颜色空间可以更好地处理颜色信息。

2. 提取出所需颜色的掩模，可以通过在HSV颜色空间中定义颜色的范围来实现。可以使用cv2.inRange()函数来实现。

3. 对于掩模，可以应用形态学操作，如开运算和闭运算，以消除噪声和填充空洞。

4. 可以计算掩模的轮廓，并使用轮廓来确定物体的形状和大小。

下面是一个基本的示例代码，可以根据需要进行修改：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义颜色范围
lower_color = np.array([0, 0, 0])  # 颜色下限
upper_color = np.array([50, 50, 50])  # 颜色上限

# 提取颜色掩模
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

# 形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 计算轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图上绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()