def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

这段代码是一个用于检测图像中形状函数。它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用`cv2.inRange()`函数创建了红色和蓝色的掩膜。

接下来，它通过调用`cv2.findContours()`函数查找图像中的轮廓。对于每个轮廓，它计算轮廓的近似形状并获取轮廓的外接矩形。然后，根据轮廓的顶点数和颜色进行分类，并为每个形状赋予相应的标签。

最后，它使用`cv2.rectangle()`函数在图像上绘制边界框，并使用`cv2.putText()`函数在边界框上方绘制形状的标签。

请注意，在最后一行代码中，函数调用被截断了，可能缺少了一些参数。您需要提供完整的函数调用才能使代码运行正确。