1.先介绍我做的颜色识别的功能，简单的说，就是该脚本可以打开图片，在图片上点击某个区域，可以识别某个区域的颜色，颜色识别准确度很高，很多时候颜色识别是辅助物体的颜色识别，但这个代码你们可以随意修改，就比如你们使用深度学习识别了车子，然后让自动让鼠标点击车子，识别车子颜色，诸如此类。

2.读入图片，使用opencv-python库，安装opencv-python命令
pip install opencv-python
没有设置下载源的使用命令
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.我使用的素材颜色图片，因为为了醒目，我选择了颜色鲜明的图，该图如下

4.读取csv文件，使用pandas库，安装pandas库命令
pip install pandas
没有设置下载源的使用命令
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.读取颜色csv表格 ，该表格包含865种颜色判断，每个识别的颜色都会从中进行对比判别，该cvs表格将由我给你们网盘获取，如下
链接：https://pan.baidu.com/s/1LnyDYqcli–aVa2v8zIT-g
提取码：kt05

6.创建一个定义函数draw，该函数是放大颜色区域，在图片上方识别颜色

def draw(event, x, y, flags, parm):if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:  # 鼠标左击global b, g, r, xpos, ypos, clickedclicked = Truexpos = xypos = yb, g, r = img[y, x]b = int(b)g = int(g)r = int(r)

7.创建另一个定义函数getColorName，该函数是将color.csv文件中对比出的颜色名写出

def getColorName(R, G, B):minimum = 10000for i in range(len(csv)):d = abs(R - int(csv.loc[i, "R"])) + abs(G - int(csv.loc[i, "G"])) + abs(B - int(csv.loc[i, "B"]))if (d <= minimum):minimum = dcname = csv.loc[i, 'color_name']return cname

8.完整代码呈现

import cv2
import pandas as pdimg_path = "2.png"
img = cv2.imread(img_path)
clicked = False
r = g = b = xpos = ypos = 0
index = ['color', 'color_name', 'hex', 'R', 'G', 'B']
csv = pd.read_csv('colors.csv', names=index, header=None)def draw(event, x, y, flags, parm):if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:  # 鼠标左击global b, g, r, xpos, ypos, clickedclicked = Truexpos = xypos = yb, g, r = img[y, x]b = int(b)g = int(g)r = int(r)
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw)  # 鼠标事件响应def getColorName(R, G, B):minimum = 10000for i in range(len(csv)):d = abs(R - int(csv.loc[i, "R"])) + abs(G - int(csv.loc[i, "G"])) + abs(B - int(csv.loc[i, "B"]))if (d <= minimum):minimum = dcname = csv.loc[i, 'color_name']return cnameif __name__ == '__main__':while (1):cv2.imshow('image', img)if (clicked):cv2.rectangle(img, (20, 20), (750, 60), (b, g, r), -1)text = getColorName(r, g, b) + "R=" + str(r) + "G=" + str(g) + "B=" + str(b)cv2.putText(img, text, (50, 50), 2, 0.8, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)if (r + g + b >= 600):cv2.putText(img, text, (50, 50), 2, 0.8, (0, 0, 0), cv2.LINE_AA)clicked = Falseif cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:break

9.运行后展示

运行成功的兄弟们希望一键三连，
雄起！！！