写一个能根据物体的颜色和中心形状来判断是否是宝藏的代码函数
时间: 2024-02-11 19:09:06 浏览: 20
好的,以下是一段可以根据物体的颜色和中心形状来判断是否是宝藏的 Python 代码函数:
```python
import cv2
import numpy as np
# 宝藏颜色范围
treasure_color_lower = np.array([0, 100, 100])
treasure_color_upper = np.array([10, 255, 255])
# 宝藏形状信息
treasure_shape = "circle"
def is_treasure(img):
# 转换为 HSV 颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 创建颜色遮罩
color_mask = cv2.inRange(hsv, treasure_color_lower, treasure_color_upper)
# 进行形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
color_mask = cv2.erode(color_mask, kernel, iterations=1)
color_mask = cv2.dilate(color_mask, kernel, iterations=2)
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(color_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) == 0:
# 没有找到颜色符合要求的物体,不是宝藏
return False
# 获取最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 计算轮廓的中心点和形状
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(max_contour)
center = (int(x), int(y))
shape = "circle" if len(max_contour) > 5 else "other"
# 判断是否符合宝藏的形状和颜色要求
if shape == treasure_shape and treasure_color_lower <= hsv[center[1], center[0]] <= treasure_color_upper:
return True
else:
return False
```
这个函数中,我们首先定义了宝藏的颜色范围和形状信息。然后,我们将输入的图片转换为 HSV 颜色空间,并创建颜色遮罩。接着,我们使用形态学操作对颜色遮罩进行处理,以便更好地寻找轮廓。然后,我们寻找轮廓,并找到最大的轮廓,计算出轮廓的中心点和形状。最后,我们判断这个物体是否符合宝藏的形状和颜色要求,如果符合,就返回 True,否则返回 False。