其他颜色的代码分别是什么？不用显示全部代码，只需要关键部分

其他颜色的代码只需要修改lower_range和upper_range的值即可，以下是几个常见颜色的代码范例：

识别蓝色：

lower_range = np.array([100, 50, 50])
upper_range = np.array([140, 255, 255])

识别绿色：

lower_range = np.array([40, 50, 50])
upper_range = np.array([80, 255, 255])

识别黄色：

lower_range = np.array([20, 100, 100])
upper_range = np.array([30, 255, 255])

识别紫色：

lower_range = np.array([140, 50, 50])
upper_range = np.array([170, 255, 255])

需要注意的是，不同照明条件下颜色的表现会有所不同，因此需要根据实际情况调整颜色范围。

相关问题

mediapipe关键点获取图片中手部、嘴巴、眼睛的截图并显示的代码

以下是使用MediaPipe获取手部、嘴巴、眼睛关键点并显示截图的Python代码：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化MediaPipe手部、嘴巴、眼睛模型
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
mp_pose = mp.solutions.pose

# 初始化OpenCV视频捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取视频帧
while True:
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break

  # 将捕捉到的帧RGB颜色空间转换为BGR颜色空间
  image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

  # 在MediaPipe手部、嘴巴、眼睛模型上处理当前帧
  with mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands:
    with mp_face_mesh.FaceMesh(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
      with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:

        # 将当前帧BGR颜色空间转换为RGB颜色空间
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 在当前帧中检测手部关键点
        results_hands = hands.process(image)

        # 在当前帧中检测嘴巴关键点
        results_face_mesh = face_mesh.process(image)

        # 在当前帧中检测眼睛关键点
        results_pose = pose.process(image)

        # 将当前帧RGB颜色空间转换为BGR颜色空间
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        # 绘制手部关键点
        if results_hands.multi_hand_landmarks:
          for hand_landmarks in results_hands.multi_hand_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

        # 绘制嘴巴关键点
        if results_face_mesh.multi_face_landmarks:
          for face_landmarks in results_face_mesh.multi_face_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(image, face_landmarks, mp_face_mesh.FACEMESH_CONTOURS)

        # 绘制眼睛关键点
        if results_pose.pose_landmarks:
          mp_drawing.draw_landmarks(image, results_pose.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)

  # 显示当前帧
  cv2.imshow('MediaPipe Hand, Face and Eye Detection', image)

  # 按下q键退出循环
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

# 停止视频捕捉、释放资源和关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码可以实时显示捕捉到的视频，并在视频中绘制手部、嘴巴、眼睛关键点。你可以根据自己的需要修改和优化代码。

mediapipe关键点实现手部、嘴巴和眼睛的图片后分别进行分析代码

以下是使用MediaPipe实现手部、嘴巴和眼睛关键点检测的示例代码：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
mp_face_detection = mp.solutions.face_detection

# 初始化Hand和Face Mesh模型
hands = mp_hands.Hands()
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh()
face_detection = mp_face_detection.FaceDetection()

# 加载图片
image = cv2.imread('test.jpg')

# 调整图像的大小和颜色空间
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.flags.writeable = False

# 检测手部关键点
hands_results = hands.process(image)
if hands_results.multi_hand_landmarks:
    for hand_landmarks in hands_results.multi_hand_landmarks:
        mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

# 检测面部关键点
face_mesh_results = face_mesh.process(image)
if face_mesh_results.multi_face_landmarks:
    for face_landmarks in face_mesh_results.multi_face_landmarks:
        mp_drawing.draw_landmarks(image, face_landmarks, mp_face_mesh.FACE_CONNECTIONS)

# 检测面部特征点
face_detection_results = face_detection.process(image)
if face_detection_results.detections:
    for detection in face_detection_results.detections:
        mp_drawing.draw_detection(image, detection)

# 显示图像
cv2.imshow('MediaPipe Hands and Face Mesh', cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR))
cv2.waitKey(0)

# 释放资源
hands.close()
face_mesh.close()
face_detection.close()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了MediaPipe提供的Hands、Face Mesh和Face Detection模型，分别在一张图片上检测手部关键点、面部关键点和面部特征点，并在图片上绘制出检测结果。如果您想对不同的图片进行检测，只需要修改代码中的图片路径即可。

需要注意的是，由于MediaPipe使用的是深度学习模型，因此它需要一定的计算资源和时间来进行检测。在实际应用中，您可能需要根据实际情况进行优化，以提高检测速度和准确率。