-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
color_detector.py
189 lines (158 loc) · 10.2 KB
/
color_detector.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
'''
Прога основана на функции inRange, как и в детекте парковок. Это неудобно. В зависимости
от камеры, "границы" для цветов вообще разные получаются
цвета настраивал по видео 'traffic.mp4'
'''
import cv2
import numpy as np
import imutils
# видео с компьютера
cap= cv2.VideoCapture("videos/traffic.mp4")
# видео с вебкамеры
#cap= cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640)
cap.set(4,480)
# создаем "ядро", которое передвигается по фото и делает сглаживание
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
# Функция подписывает цвета объктов на кадре
def draw_color_contours(frame, cnts, color_name, text_color):
for c in cnts:
area = cv2.contourArea(c)
if area > 1000:
# можно убрать коментарий и тогда будут рисоваться контуры
#cv2.drawContours(frame,[c],-1,(0,255,0), 1)
M = cv2.moments(c)
# координаты центра контура
cx = int(M["m10"]/ M["m00"])
cy = int(M["m01"]/ M["m00"])
# рисуется точка в центре контура и подписывается цвет
cv2.circle(frame,(cx,cy),2,(0,255,0),-1)
cv2.putText(frame, color_name, (cx-20, cy-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, text_color, 2)
return frame
while True:
# читаем кадр
_,frame= cap.read()
# изменяем размер
frame = imutils.resize(frame, width=800, height=600)
no_blur = frame
# делаем размытие
frame = cv2.medianBlur(frame, 15) # slower
#frame = cv2.blur(frame, ksize=(15,15)) faster
# переводим из BRG в HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#КРАСНЫЙ ЦВЕТ
lower_red = np.array([134, 79, 51])# 0,50,120
upper_red = np.array([251, 255, 255])# 10,255,255
red_mask = cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)
#+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
red_mask = cv2.dilate(red_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
red_mask = cv2.erode(red_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
red_cnts = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
red_cnts = imutils.grab_contours(red_cnts)
# СИНИЙ ЦВЕТ
lower_blue = np.array([55, 118, 118])# 90, 60, 0; 0, 116, 144
upper_blue = np.array([121, 255, 255])# 121, 255, 255; 255, 255, 255
blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
blue_mask = cv2.dilate(blue_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
blue_mask = cv2.erode(blue_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
blue_mask = cv2.morphologyEx(blue_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
blue_cnts = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
blue_cnts = imutils.grab_contours(blue_cnts)
# ЗЕЛЕНЫЙ ЦВЕТ
lower_green= np.array([40, 70, 80])
upper_green = np.array([70, 255, 255])
green_mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
green_mask = cv2.dilate(green_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
green_mask = cv2.erode(green_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
green_mask = cv2.morphologyEx(green_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
green_mask = cv2.morphologyEx(green_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
green_cnts = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
green_cnts = imutils.grab_contours(green_cnts)
# ЖЕЛТЫЙ ЦВЕТ
lower_yellow = np.array([4, 134, 26])# 25, 70, 120; 14, 62, 104
upper_yellow = np.array([26, 255, 255])# 30, 255, 255; 32, 255, 255
yellow_mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
yellow_mask = cv2.dilate(yellow_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
yellow_mask = cv2.erode(yellow_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
yellow_mask = cv2.morphologyEx(yellow_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
yellow_mask = cv2.morphologyEx(yellow_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
yellow_cnts = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
yellow_cnts = imutils.grab_contours(yellow_cnts)
# СЕРЫЙ ЦВЕТ
lower_grey = np.array([[74, 37, 174]]) # 0, 0, 109; 0, 0, 21; 86, 40, 183
upper_grey = np.array([125, 130, 241]) # 132, 23, 211; 255, 84, 69; 106, 100, 236
grey_mask = cv2.inRange(hsv, lower_grey, upper_grey)
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
grey_mask = cv2.dilate(grey_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
grey_mask = cv2.erode(grey_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
grey_mask = cv2.morphologyEx(grey_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
grey_mask = cv2.morphologyEx(grey_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
grey_cnts = cv2.findContours(grey_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
grey_cnts = imutils.grab_contours(grey_cnts)
# БЕЛЫЙ ЦВЕТ
lower_white = np.array([[0, 0, 250]]) # 0, 0, 190; 0, 0, 86; 0, 0, 140
upper_white = np.array([169, 11, 255]) # 193, 28, 255; 255, 32, 216; 255, 5, 255
white_mask = cv2.inRange(hsv, lower_white , upper_white )
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
white_mask = cv2.dilate(white_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
white_mask = cv2.erode(white_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
white_mask = cv2.morphologyEx(white_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
white_mask = cv2.morphologyEx(white_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
white_cnts = cv2.findContours(white_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
white_cnts = imutils.grab_contours(white_cnts)
# ЧЕРНЫЙ ЦВЕТ
lower_black = np.array([[102, 118, 81]]) # 0, 0, 7; 56, 16, 7; 88, 93, 70
upper_black = np.array([148, 169, 121]) # 255, 255, 50; 134, 255, 93; 139, 222, 234
black_mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
# dilation делает главный контур однородным, а шумы - больше
black_mask = cv2.dilate(black_mask, kernel, iterations=1)
# erosion убирает цветовые шум на заднем фоне, но чуть-чуть уменьшает главный контур
black_mask = cv2.erode(black_mask, kernel, iterations=1)
# opening убирает false positives то есть шум сзади
black_mask = cv2.morphologyEx(black_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# closing убирает true negatives то есть черные шумы на главном контуре
black_mask = cv2.morphologyEx(black_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
black_cnts = cv2.findContours(black_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
black_cnts = imutils.grab_contours(black_cnts)
# По отдельности рисуем контуры
draw_color_contours(no_blur, red_cnts, "red", (250, 230, 230))
draw_color_contours(no_blur, blue_cnts, "blue", (255, 144, 30))
draw_color_contours(no_blur, green_cnts, "green", (170, 178, 32))
draw_color_contours(no_blur, yellow_cnts, "yellow", (205, 0, 0))
draw_color_contours(no_blur, grey_cnts, "grey", (0, 255, 255))
draw_color_contours(no_blur, white_cnts, "white", (0, 0, 255))
draw_color_contours(no_blur, black_cnts, "black", (0, 255, 0))
# выводим результат на экран
cv2.imshow("result",no_blur)
# работа прекращается при нажатии на q
k = cv2.waitKey(5)
if k == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()