[实操]利用python识别特定内容

这是一个关于如何识别特定内容的教程，是通过opencv-python库将内容识别出来。

实现步骤

1. 搭建环境（conda）

2. 实例：识别盲道

3. 修改代码，增加识别它物的能力

一、搭建环境

本次教程我们使用conda，来部署python环境。

Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖项，并在它们之间轻松切换。Conda 最初是为 Python 相关的项目设计的，但现在已经支持多种语言，包括 R、Julia、Node.js 和其他科学计算工具。

Conda 的主要特点：

1. 跨平台：Conda 可以在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

2. 环境管理：用户可以创建独立的环境来隔离不同的项目或实验，每个环境都可以有自己的软件包集合和 Python 版本。

3. 包管理：Conda 有一个庞大的软件包仓库（Anaconda Repository），其中包含了数千个预先编译好的科学计算和数据科学相关的软件包。

4. 命令行工具：Conda 提供了一系列命令行工具来简化安装、更新、卸载和管理软件包的过程。

5. 兼容性：除了管理 conda 包之外，Conda 还可以安装普通的 Python 软件包（通过 pip）。

但是这次我们用到的库并不多，所以我们不用标准的anaconda（1.01GB），而是用小巧的miniconda，先从网上下载下来，这里用清华镜像：

Windows https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_24.5.0-0-Windows-x86_64.exe

macos arm https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_24.5.0-0-MacOSX-arm64.pkg

macos X_86 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_24.5.0-0-MacOSX-x86_64.pkg

下载完毕后安装即可。

接着，就是搭建python环境了。

Windows

在搜索框搜索miniconda，应该会跳出一个带有miniconda名字的命令行应用

打开它，然后我们需要创建一个3.10版本的python环境

conda create -n ColorDetection python=3.10.0

这样就可以创建一个环境了，中途遇到是否继续[y/n]，输入y再回车就行，在安装好后，我们输入以下命令来启动这个环境

conda activate ColorDetection

Macos

打开自带的终端，再输入上面Windows的命令就行。

安装第三方库

这次我们需要numpy和opencv-python

可以使用pip安装

pip3 install numpy opencv-python

实例：识别盲道

在说如何识别特定颜色前，我们先来举一个例子，就是识别盲道，本实例针对传统、普遍的黄色盲道展开。

首先，先下载示例图片：https://tse3-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.MjmVaLe5KcBb-AOCPD6b0gHaJ4?rs=1&pid=ImgDetMain

如果下载不了的话，可以在网上（bing）搜“盲道”，找一张。

接着，就是编写代码了，打开你们的ide，创建一个名为“ColorDetection”的文件（项目），并在其中新建一个名为“BlindLaneDetection”的python文件，我们将在这个python文件中编写识别盲道的示例代码。

首先是导入numpy库和opencv-python库，在一些ide中，你可能需要手动启用我们刚刚搭建的conda环境。

import cv2
import numpy as np

接着是导入我们下载的示例图片

frame = cv2.imread('your_image_path')

其中frame的意思是我们将这个图片当作一帧来处理，frame也是opencv中常被命名的变量。

cv2.imread是opencv-python的一个读取图片的类。

请将“your_image_path”替换成你的示例图片的位置。

然后是将读取到的图片转换为hsv色彩格式

一、HSV颜色系统简介 HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺