如何在python中创建可靠的Perler珠色检测？

编程问答 2022-06-09

问题描述

我正在尝试对Perler珠进行颜色检测。硬件正在工作，但是我在软件部分上很挣扎。我正在将Picamera与Raspberry pi A +，opencv和python3配合使用。

这是我到目前为止所拥有的：

from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import numpy as np
import time
import cv2
import serial

ser = serial.Serial(
        port='/dev/ttyS0',#Replace ttyS0 with ttyAM0 for Pi1,Pi2,Pi0
        baudrate = 9600,parity=serial.PARITY_NONE,stopbits=serial.STOPBITS_ONE,bytesize=serial.EIGHTBITS,timeout=1
)
 
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (1312,976)
camera.framerate = 15
camera.saturation = 0
camera.exposure_compensation = 10
camera.brightness = 50
camera.exposure_mode = 'auto'
rawCapture = PiRGBArray(camera,size=(1312,976))

# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)

# time variable
myTime = 0.25

#Enable motor control
print ("Enable Motors")
ser.write(str.encode('y'))
time.sleep(5)
ser.write(str.encode('hl'))
time.sleep(20)
#define color arrays
colors = [ [(162,192,118),(182,212,198),'Red'],[(105,217,158),(125,237,238),'Blue'],[(16,173,139),(36,193,220),'Yellow'],[(120,164,170),(140,184,250),'Violett'],[(63,245,45),(83,265,125),'Green'],[(-10,165,148),(10,185,228),'Orange'],[(151,70,28),(170,119,108),'Brown'],[(150,197,218),(165,238,248),'Pink'],[(0,79,37),(179,143,73),'Black'],[(44,109,115),(64,132,200),'Lime_Green'],[(72,71),(92,129,151),'Mint_Green'],[(96,186,177),(116,206,257),'Light_Blue'],[(107,227,99),(127,247,179),'Dark_Blue']]
threshold = 5000

#find color function
def findColor(input_image):
    img = cv2.imread(input_image,1)
    hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    for color in colors:
        low_val,high_val,label = color
        mask = cv2.inRange(hsv,low_val,high_val)

        if np.sum(mask) > threshold:
            return label    

    return 'undefined' # or a label for 'color not found'

#loop
for x in range(0,500):
    camera.capture(rawCapture,format="bgr")
    image = rawCapture.array
    crop_img = image[350:1000,320:990]
    cv2.imwrite('bead.jpg',crop_img)
    cv2.imshow("Color",crop_img)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF     
    rawCapture.truncate(0)
    print (findColor('bead.jpg'))
    
    #No color detected
    if findColor('bead.jpg') == 'undefined':
                ser.write(str.encode('0'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Red detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Red':
                ser.write(str.encode('1'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Blue':
                ser.write(str.encode('2'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Yellow detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Yellow':
                ser.write(str.encode('3'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Violett detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Violett':
                ser.write(str.encode('4'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Green':
                ser.write(str.encode('5'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Orange detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Orange':
                ser.write(str.encode('6'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Brown detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Brown':
                ser.write(str.encode('7'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Pink detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Pink':
                ser.write(str.encode('8'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Black detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Black':
                ser.write(str.encode('9'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Mint Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Mint_Green':
                ser.write(str.encode('a'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Lime_Green detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Lime_Green':
                ser.write(str.encode('b'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Light_Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Light_Blue':
                ser.write(str.encode('c'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #Dark_Blue detected
    if findColor('bead.jpg') == 'Dark_Blue':
                ser.write(str.encode('d'))
                time.sleep(myTime)
                ser.write(str.encode('r'))
    #end color detection
    time.sleep(myTime)

首先，我为每个perler磁珠定义了HSV。在每个循环中，我都会拍照并使用“ finColor”功能检查hsv范围。但这还不够可靠。有时，棕色的珠子被认为是黑色的珠子。而且我的代码正在以某种方式工作，但并未真正优化。我不是一个优秀的python程序员，我想问问是否有人可以给我一些技巧来优化我的代码以创建可靠的颜色检测。任何帮助表示赞赏。我在这里上传了所有用不同颜色制作的图像：perler beads images

预先感谢 凯

解决方法

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