使用Opencv实现魔方识别（一）：边缘及位置识别

最新推荐文章于 2025-06-21 01:04:26 发布

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#opencv #魔方 #边缘 #位置 #识别

本文介绍了如何利用OpenCV库进行魔方的边缘和位置识别。首先，通过灰化、高斯模糊、Canny算法检测边缘，接着进行边缘线膨胀以合并边缘，最后去除多余边缘，准确识别出魔方的轮廓。这种方法为后续的魔方颜色识别提供了基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前做魔方机器人，使用的是人工输入默认的各个表面方块颜色分布，不够方便与智能，因此开始研究使用摄像头识别魔方。Opencv基本是首选而且方便简单的工具。本文将描述如何使用Opencv识别从摄像头抓取的魔方图片内魔方的各个方块边缘以及位置，用于后续的颜色的识别。

安装opencv

Pycharm支持从界面选择安装python包，在文件菜单下选择设置项，然后如下图找到安装界面：
在这里插入图片描述
需要用到的安装包列表：numpy，Matplotlib，opencv-python

边缘检测

从摄像头抓取的原图如下：
在这里插入图片描述

灰化去除颜色信息

代码：

import cv2
import numpy as np
from copy import deepcopy
import math

imgobj = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(imgobj, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.namedWindow("image")
cv2.imshow("image", gray)
cv2.waitKey(0)

效果如下：
在这里插入图片描述

高斯模糊扩大边缘效果

代码：

blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
cv2.imshow("image", blurred)
cv2.waitKey(0)

效果如下：
在这里插入图片描述

Canny算法实现边缘检测

Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。具体可以参考：

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