opencv计算颜色占比python

可以使用OpenCV和Python来计算图像中每种颜色的占比。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为HSV颜色空间。

2. 定义颜色范围，例如红色的范围可以是(, 100, 100)到(10, 255, 255)。

3. 使用cv2.inRange函数将图像中符合颜色范围的像素提取出来。

4. 使用cv2.countNonZero函数计算符合颜色范围的像素数量。

5. 计算颜色占比，即符合颜色范围的像素数量除以总像素数量。

6. 重复步骤2到5，计算其他颜色的占比。

7. 输出每种颜色的占比。

示例代码如下：

import cv2

# 读取图像并转换为HSV颜色空间
img = cv2.imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义颜色范围
red_lower = (, 100, 100)
red_upper = (10, 255, 255)
green_lower = (50, 100, 100)
green_upper = (70, 255, 255)
blue_lower = (100, 100, 100)
blue_upper = (130, 255, 255)

# 提取符合颜色范围的像素
red_mask = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)
green_mask = cv2.inRange(hsv, green_lower, green_upper)
blue_mask = cv2.inRange(hsv, blue_lower, blue_upper)

# 计算符合颜色范围的像素数量
red_pixels = cv2.countNonZero(red_mask)
green_pixels = cv2.countNonZero(green_mask)
blue_pixels = cv2.countNonZero(blue_mask)
total_pixels = img.shape[] * img.shape[1]

# 计算颜色占比
red_ratio = red_pixels / total_pixels
green_ratio = green_pixels / total_pixels
blue_ratio = blue_pixels / total_pixels

# 输出每种颜色的占比
print('Red ratio:', red_ratio)
print('Green ratio:', green_ratio)
print('Blue ratio:', blue_ratio)

注意：在实际应用中，颜色范围的定义可能需要根据具体情况进行调整。