Python+OpenCV魔方识别系

 ## 1.研究背景 近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，人们对于图像处理和模式识别的需求也越来越大。其中，魔方识别系统是一个备受关注的研究领域。魔方作为一种具有复杂结构和多变性的立体拼图，其解决方案一直是计算机视觉领域的一项挑战。而Python和OpenCV作为目前最流行的图像处理工具，被广泛应用于魔方识别系统的开发中。 传统的魔方识别方法主要依赖于人工操作和视觉判断，这种方法存在识别速度慢、准确率低等问题。而基于计算机视觉的魔方识别系统可以通过图像处理和模式识别技术，实现对魔方的自动识别和还原。这不仅可以提高魔方的解决效率，还可以为魔方爱好者提供一个更加便捷和准确的解决方案。 Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，具有丰富的图像处理库和机器学习工具，适合用于魔方识别系统的开发。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和模式识别算法，可以方便地实现对魔方图像的处理和分析。  ## 2.研究内容和意义 本研究的目的是基于Python和OpenCV开发一个魔方识别系统，并提供相应的源码和部署教程。通过该系统，用户可以将魔方的图像输入，系统可以自动识别魔方的状态，并给出相应的还原方案。具体来说，本研究的主要内容包括以下几个方面： 1. 图像预处理：通过使用OpenCV提供的图像处理算法，对输入的魔方图像进行预处理，包括图像去噪、边缘检测、图像分割等操作，以提高后续的识别准确率。 2. 特征提取与模式识别：通过使用OpenCV提供的特征提取算法，对预处理后的图像进行特征提取，以获取魔方的状态信息。然后，通过机器学习算法，对提取到的特征进行模式识别，以确定魔方的状态。 3. 还原方案生成：根据识别到的魔方状态，使用经典的还原算法，生成相应的还原方案。通过该方案，用户可以轻松地还原魔方，提高解决效率。 本研究的意义主要体现在以下几个方面： 1. 提高魔方解决效率：传统的魔方解决方法主要依赖于人工操作和视觉判断，效率较低。而基于计算机视觉的魔方识别系统可以实现对魔方的自动识别和还原，大大提高了解决效率。 2. 推动计算机视觉技术的发展：本研究基于Python和OpenCV开发魔方识别系统，将为计算机视觉技术的研究和应用提供一个实际的案例。同时，通过提供源码和部署教程，可以帮助更多的开发者学习和应用计算机视觉技术。 3. 拓展魔方应用领域：魔方作为一种立体拼图，具有广泛的应用领域，如机器人导航、虚拟现实等。通过开发魔方识别系统，可以为这些应用领域提供一个更加便捷和准确的解决方案。 总之，基于Python和OpenCV开发的魔方识别系统具有重要的研究意义和应用价值。通过该系统，可以提高魔方的解决效率，推动计算机视觉技术的发展，并拓展魔方的应用领域。同时，通过提供源码和部署教程，可以帮助更多的开发者学习和应用计算机视觉技术。 # 3.图片演示    # 4.视频演示 [Python+OpenCV魔方识别系统（源码和部署教程）_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Qu4y1Q7mP/?vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 5.核心代码讲解 #### 5.1 colordetection.py ```python class ColorDetection: def __init__(self): self.prominent_color_palette = { 'red' : (0, 0, 255), 'orange': (0, 165, 255), 'blue' : (255, 0, 0), 'green' : (0, 255, 0), 'white' : (255, 255, 255), 'yellow': (0, 255, 255) } # Load colors from config and convert the list -> tuple. self.cube_color_palette = config.get_setting( CUBE_PALETTE, self.prominent_color_palette ) for side, bgr in self.cube_color_palette.items(): self.cube_color_palette[side] = tuple(bgr) def get_prominent_color(self, bgr): """Get the prominent color equivalent of the given bgr color.""" for color_name, color_bgr in self.cube_color_palette.items(): if tuple([int(c) for c in bgr]) == color_bgr: return self.prominent_color_palette[color_name] return COLOR_PLACEHOLDER def get_dominant_color(self, roi): """ Get dominant color from a certain region of interest. :param roi: The image list. :returns: tuple """ pixels = np.float32(roi.reshape(-1, 3)) n_colors = 1 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 200, .1) flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS _, labels, palette = cv2.kmeans(pixels, n_colors, None, criteria, 10, flags) _, counts = np.unique(labels, return_counts=True) dominant = palette[np.argmax(counts)] return tuple(dominant) def get_closest_color(self, bgr): """ Get the closest color of a BGR color using CIEDE2000 distance. :param bgr tuple: The BGR color to use. :returns: dict """ lab = bgr2lab(bgr) distances = [] for color_name, color_bgr in self.cube_color_palette.items(): distances.append({ 'color_name': color_name, 'color_bgr': color_bgr, 'distance': ciede2000(lab, bgr2lab(color_bgr)) }) closest = min(distances, key=lambda item: item['distance']) return closest def convert_bgr_to_notation(self, bgr): """ Convert BGR tuple to rubik's cube notation. The BGR color must be normalized first by the get_closest_color method. :param bgr tuple: The BGR values to convert. :returns: str """ notations = { 'green' : 'F', 'white' : 'U', 'blue' : 'B', 'red' : 'R', 'orange': 'L', 'yellow': 'D' } color_name = self.get_closest_color(bgr)['color_name'] return notations[color_name] def set_cube_color_pallete(self, palette): """ Set a new cube color palette. The palette is being used when the user is scanning his cube in solve mode by matching the scanned colors against this palette. """ for side, bgr in palette.items(): self.cube_color_palette[side] = tuple([int(c) for c in bgr]) color_detector = ColorDetection() ``` 这段代码定义了一个名为`ColorDetection`的类，用于颜色检测。其中包含了以下方法： - `__init__(self)`: 初始化方法，设置了默认的颜色列表。 - `get_prominent_color(self, bgr)`: 根据给定的BGR颜色获取对应的主要颜色。 - `get_dominant_color(self, roi)`: 从给定的感兴趣区域获取主要颜色。 - `get_closest_color(self, bgr)`: 根据给定的BGR颜色，使用CIEDE2000距离获取最接近的颜色。 - `convert_bgr_to_notation(self, bgr)`: 将BGR颜色转换为魔方符号表示。 - `set_cube_color_pallete(self, palette)`: 设置新的魔方颜色列表。 最后，创建了一个`ColorDetection`的实例`color_detector`。 该程序文件名为colordetection.py，是一个颜色检测的类。该类包含以下方法： 1. `__init__(self)`：初始化方法，定义了颜色的调�