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基于ML的Python颜色检测


在这篇文章中,我们将学习基于ML的颜色检测和一个基本级的应用程序,它将帮助我们检测图像中的颜色。我们应用程序的工作流程将如下所示:

取图像文件路径>打开窗口选择部分>返回名称和RGB色码

Web开发人员和设计人员知道RGB值的重要性。因此,这将是一个简单但非常有用的计算机视觉和颜色识别的实现。现在,让我们开始吧,…

对于我们的项目,我们将使用OpenCV和Pandas库。

OpenCV

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。它最初是由英特尔开发的,后来得到了Willow Garage的支持,后来又得到了Itearz(后来被英特尔收购)的支持。该库是跨平台的,并且可以在开源Apache2许可下免费使用。从2011年开始,OpenCV采用GPU加速进行实时操作。“

简而言之,OpenCV是一个帮助我们处理图像和视频的项目。许多流行的软件公司将其用于他们的应用程序。希望有一个用于python的标准OpenCV库。您可以很容易地安装它与pip安装程序。

pip install opencv-python

它将安装最新版本的OpenCV库。如果您的PC中尚未安装PIP,请转到此链接https://www.geeksforgeeks.org/how-to-install-pip-on-windows/https://www.geeksforgeeks.org/how-to-install-pip-on-windows/

熊猫

PANAAS是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具,构建在Python编程语言之上。

Panda是一个用于数据分析的开源库。这是一个在专家和专业开发人员中非常受欢迎的工具。我们要用它来分析数据集。您可以在pip安装程序的帮助下安装它。

pip install pandas

在我们的应用程序中实现OpenCV库之前,最好先了解它的基础知识。因此,我们将使用OpenCV构建一个相机应用程序。首先将CV2导入到库中,然后使用它的VideoCapture()函数进行视频采集。然后,我们将使用While循环读取每一帧,并将其显示在默认的OpenCV窗口中。用户必须按Esc键才能结束节目。让我们一起写吧。

#importing OpenCV
import cv2 as opencv

我认为代码的注释是不言而喻的。让我们跳到实际的程序

我们需要一个数据集来识别颜色名称和祸不单行代码。出于演示目的,我们将使用包含1000个示例的CSV文件。你可以从这里下载。here

import numpy

2.获取图像文件位置的用户输入,并使用OpenCV imread()函数读取。

image = opencv.imread(input("Input a File location: "))

3.我们将非结构化数据集作为CSV文件。让我们使用熊猫READ_CSV()函数使其更具可读性。要使用它,我们必须定义一个包含其列名的列表。然后我们将该列表作为READ_CSV()函数的参数传递。

#defining column names
index = ["color","color_name","hex","R","G","B"]

4.现在我们将介绍一些函数的全局变量。

clickstate = False

5.我们将创建一个函数,该函数将接受R、G、B值的参数,并为这些值找到一个名称。熊猫loc()函数将帮助我们找到颜色名称。

def recognizer(R,G,B):

6.我们需要创建一个鼠标点击处理程序来处理用户双击图片,并获取点击的位置。

def clickhandler(event, x, y,f,p):

7.我们将创建一个打开图片的OpenCV窗口,并将ClickHandler函数设置为鼠标点击处理函数,该函数将由用户双击触发。

opencv.namedWindow('Color Recognition Application')

8.现在我们将编写一个While循环,用于从图像中检测颜色。评论是不言而喻的。

while(1):

9.使用delestyAllWindows()函数关闭OpenCV窗口。

opencv.destroyAllWindows()

所有这些看起来都像是…

import numpy

现在运行该程序并看到魔术效果。

结论

本文描述了功能强大的OpenCV和Pandas库的一个非常基本的应用。我们可以对其进行研究,并利用这些库创建功能更强大、功能更强大的应用程序。

编码愉快!

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/06/19/%e5%9f%ba%e4%ba%8eml%e7%9a%84python%e9%a2%9c%e8%89%b2%e6%a3%80%e6%b5%8b-2/

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