计算黄度的python代码

黄度是指颜色中黄色的比例，可以通过计算颜色空间中的HSV值来实现。以下是计算黄度的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 定义黄色的HSV范围
lower_yellow = np.array([20, 100, 100])
upper_yellow = np.array([30, 255, 255])

# 创建一个蒙版，将黄色区域设为白色，其他区域设为黑色
mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)

# 计算黄度
yellow_pixels = cv2.countNonZero(mask)
total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
yellow_ratio = yellow_pixels / total_pixels

# 打印黄度
print("Yellow ratio: {:.2f}".format(yellow_ratio))

这段代码使用OpenCV库加载图像，并将其转换为HSV颜色空间。然后，我们使用OpenCV的`inRange`函数创建一个蒙版，将黄色区域设为白色，其他区域设为黑色。最后，我们计算黄色像素的数量，并将其除以总像素数来得到黄度。

相关问题

python小游戏俄罗斯方块源代码pygame

以下是使用 Pygame 实现俄罗斯方块的简单源代码：

import pygame
import random

# 初始化 Pygame
pygame.init()

# 游戏区域的宽度和高度
WINDOW_WIDTH = 600
WINDOW_HEIGHT = 800

# 方块的大小
BLOCK_SIZE = 40

# 游戏区域的宽度和高度按照方块大小计算
GAME_WIDTH = WINDOW_WIDTH // BLOCK_SIZE
GAME_HEIGHT = WINDOW_HEIGHT // BLOCK_SIZE

# 方块的颜色
BLOCK_COLORS = [
    (255, 0, 0),    # 红色
    (0, 255, 0),    # 绿色
    (0, 0, 255),    # 蓝色
    (255, 255, 0),  # 黄色
    (255, 0, 255),  # 紫色
    (0, 255, 255),  # 青色
    (255, 255, 255) # 白色
]

# 7 种不同的方块形状
BLOCK_SHAPES = [
    [[1, 1, 1, 1]],                        # I 形状
    [[1, 1, 1], [0, 1, 0]],                # T 形状
    [[1, 1, 0], [0, 1, 1]],                # Z 形状
    [[0, 1, 1], [1, 1, 0]],                # S 形状
    [[1, 1], [1, 1]],                      # O 形状
    [[1, 1, 1], [0, 0, 1]],                # L 形状
    [[1, 1, 1], [1, 0, 0]]                 # J 形状
]

# 游戏区域
game_area = [[0] * GAME_WIDTH for _ in range(GAME_HEIGHT)]

# 随机生成一个方块
def generate_block():
    shape = random.choice(BLOCK_SHAPES)
    color = random.choice(BLOCK_COLORS)
    x = GAME_WIDTH // 2 - len(shape[0]) // 2
    y = 0
    return {"shape": shape, "color": color, "x": x, "y": y}

# 判断方块是否能够移动
def is_block_valid(block, dx, dy):
    x = block["x"] + dx
    y = block["y"] + dy
    for i in range(len(block["shape"])):
        for j in range(len(block["shape"][0])):
            if block["shape"][i][j] == 1:
                if x + j < 0 or x + j >= GAME_WIDTH or y + i >= GAME_HEIGHT or (y + i >= 0 and game_area[y + i][x + j] != 0):
                    return False
    return True

# 绘制方块
def draw_block(screen, block):
    for i in range(len(block["shape"])):
        for j in range(len(block["shape"][0])):
            if block["shape"][i][j] == 1:
                pygame.draw.rect(screen, block["color"], (block["x"] * BLOCK_SIZE + j * BLOCK_SIZE, block["y"] * BLOCK_SIZE + i * BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE))

# 将方块加入到游戏区域中
def add_block_to_game_area(block):
    for i in range(len(block["shape"])):
        for j in range(len(block["shape"][0])):
            if block["shape"][i][j] == 1:
                game_area[block["y"] + i][block["x"] + j] = block["color"]

# 消除满行的方块
def remove_full_rows():
    i = GAME_HEIGHT - 1
    while i >= 0:
        if all(game_area[i]):
            for j in range(i, 0, -1):
                game_area[j] = game_area[j - 1][:]
            game_area[0] = [0] * GAME_WIDTH
        else:
            i -= 1

# 绘制游戏区域
def draw_game_area(screen):
    for i in range(GAME_HEIGHT):
        for j in range(GAME_WIDTH):
            if game_area[i][j] != 0:
                pygame.draw.rect(screen, game_area[i][j], (j * BLOCK_SIZE, i * BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE), 0)
            pygame.draw.rect(screen, (128, 128, 128), (j * BLOCK_SIZE, i * BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE), 1)

# 主函数
def main():
    # 创建 Pygame 窗口
    screen = pygame.display.set_mode((WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT))
    pygame.display.set_caption("俄罗斯方块")

    # 游戏时钟
    clock = pygame.time.Clock()

    # 当前方块
    current_block = generate_block()

    # 游戏是否结束
    game_over = False

    # 游戏循环
    while not game_over:
        # 处理事件
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                game_over = True
            elif event.type == pygame.KEYDOWN:
                if event.key == pygame.K_LEFT and is_block_valid(current_block, -1, 0):
                    current_block["x"] -= 1
                elif event.key == pygame.K_RIGHT and is_block_valid(current_block, 1, 0):
                    current_block["x"] += 1
                elif event.key == pygame.K_DOWN and is_block_valid(current_block, 0, 1):
                    current_block["y"] += 1
                elif event.key == pygame.K_UP:
                    # 旋转方块
                    shape = current_block["shape"]
                    new_shape = [[shape[j][i] for j in range(len(shape))] for i in range(len(shape[0]) - 1, -1, -1)]
                    if is_block_valid({"shape": new_shape, "color": current_block["color"], "x": current_block["x"], "y": current_block["y"]}, 0, 0):
                        current_block["shape"] = new_shape

        # 将当前方块向下移动一格
        if is_block_valid(current_block, 0, 1):
            current_block["y"] += 1
        else:
            # 将当前方块加入到游戏区域中
            add_block_to_game_area(current_block)

            # 消除满行的方块
            remove_full_rows()

            # 生成一个新的方块
            current_block = generate_block()

            # 判断游戏是否结束
            if not is_block_valid(current_block, 0, 0):
                game_over = True

        # 绘制游戏区域和当前方块
        screen.fill((0, 0, 0))
        draw_game_area(screen)
        draw_block(screen, current_block)

        # 更新 Pygame 窗口
        pygame.display.flip()

        # 控制游戏时钟
        clock.tick(30)

    # 退出 Pygame
    pygame.quit()

# 启动游戏
if __name__ == "__main__":
    main()

这个源代码可能不是最完整最标准的版本，但足以说明 Pygame 如何实现俄罗斯方块游戏。

黄底车牌的定位算法代码

黄底车牌的定位算法一般包括以下步骤：

1. 预处理图像，包括调整亮度和对比度，去除噪声等操作。

2. 采用色彩空间转化方法将图像转换为HSV色彩空间，利用颜色信息定位车牌。

3. 对于定位到的车牌区域，进行透视变换校正，使车牌区域变为矩形。

以下是一个简单的基于OpenCV的Python代码实现车牌定位：

import cv2
import numpy as np

def locate_plate(img):
    # 转换为HSV色彩空间
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 设定黄色的阈值范围
    lower_yellow = np.array([20, 100, 100])
    upper_yellow = np.array([30, 255, 255])
    # 利用掩膜提取黄色区域
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
    # 计算轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 找到最大的矩形轮廓
    max_area = 0
    max_rect = None
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_rect = cv2.minAreaRect(contour)
    # 透视变换矫正
    if max_rect is not None:
        box = cv2.boxPoints(max_rect)
        box = np.int0(box)
        width, height = max_rect[1]
        if width > height:
            width, height = height, width
        if width > 0 and height > 0 and width / height > 2 and width / height < 5:
            src_pts = box.astype("float32")
            dst_pts = np.array([[0, height - 1],
                                [0, 0],
                                [width - 1, 0],
                                [width - 1, height - 1]], dtype="float32")
            M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)
            plate = cv2.warpPerspective(img, M, (int(width), int(height)))
            return plate
    return None

该代码首先将图像转换为HSV色彩空间，然后根据车牌颜色范围提取黄色区域，计算轮廓找到最大的矩形轮廓，并利用透视变换矫正车牌区域。