opencv-python识别魔方特定颜色方块，并输出各方块中心坐标

可以使用OpenCV库来实现魔方颜色识别。首先需要将魔方图像进行预处理，包括裁剪、缩放、去噪等操作。然后可以使用颜色空间转换将图像转换为HSV颜色空间，这样可以更好地区分不同颜色。接着可以使用阈值分割将图像二值化，然后使用形态学操作进一步处理图像，最后使用轮廓检测和颜色分类来识别魔方的颜色。 以下是一个简单的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('rubik.jpg') # 预处理图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学操作 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 颜色分类 colors = [] for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area < 100: continue x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) roi = img[y:y+h, x:x+w] hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, (0, 70, 50), (10, 255, 255)) + cv2.inRange(hsv, (170, 70, 50), (180, 255, 255)) color = cv2.mean(hsv, mask=mask)[:3] colors.append(color) # 输出识别结果 print(colors)