opencv-python进行魔方六面颜色识别代码

在OpenCV-Python中进行魔方六面颜色识别通常涉及到图像处理、颜色空间转换和模板匹配等步骤。以下是简要的代码示例，这个例子假设你已经有了魔方图片并已分割成六个面：

import cv2
import numpy as np

# 魔方颜色及其对应HSV阈值
CUBE_COLORS = {
    'white': (0, 45, 75),  # HSV范围 for 白色
    'yellow': (16, 45, 80),
    'red': (0, 50, 130),
    'orange': (10, 50, 140),
    'green': (50, 45, 80),
    'blue': (90, 45, 70)
}

def detect_colors(image):
    # 图像灰度化
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 初始化结果数组
    colors_per_face = {color: [] for color in CUBE_COLORS.keys()}

    # 对每个颜色进行循环
    for color_name, color_range in CUBE_COLORS.items():
        # 转换到HSV空间
        hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

        # 设置HSV阈值
        lower_color = np.array(color_range[0])
        upper_color = np.array(color_range[1])
        
        # 提取感兴趣区域
        mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_color, upper_color)
        # 进行膨胀操作以连接边缘
        mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
        
        # 寻找轮廓并获取其中心点
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for contour in contours:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            colors_per_face[color_name].append((x, y, w, h))

    return colors_per_face

# 使用你的魔方图片
image_path = "your_cube_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
colors = detect_colors(image)

# ... 接下来你可以分析这些坐标并确定每个方块的颜色