用opencv python 实现对于图片颜色的识别并画框

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于使用 OpenCV 在图片中识别特定颜色并绘制边框：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转换为 HSV 格式
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义颜色范围
lower_color = (20, 100, 100)
upper_color = (30, 255, 255)

# 根据颜色范围创建掩码
mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_color, upper_color)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制边框
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

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

在这个示例中，我们首先使用 `cv2.imread` 函数读取图片。然后，我们使用 `cv2.cvtColor` 函数将图片转换为 HSV 格式，这样我们可以更好地识别特定颜色。我们定义了一个颜色范围，然后使用 `cv2.inRange` 函数创建掩码，以便只保留在颜色范围内的像素。

接着，我们使用 `cv2.findContours` 函数查找掩码中的轮廓。最后，我们使用 `cv2.rectangle` 函数在原始图像上绘制边框，将包含轮廓的矩形的位置和大小传递给该函数。

最后，我们使用 `cv2.imshow` 函数显示结果，并使用 `cv2.waitKey` 函数等待用户按下按键。