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场景：在长城证券 POC 测试中在机器人点击某个节点的图标之前，需要判断图标的颜色是否是绿色！目前我们的组件不支持颜色识别，但是想到在运行中支持截图，并且可以自定义函数，然后用 opencv 库就行对图片颜色的识别，代码如下：

import numpy as np
import collections
import cv2

def getColorList():

dict = collections.defaultdict(list)

黑色

lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([180, 255, 46])
color_list = []
color_list.append(lower_black)
color_list.append(upper_black)
dict['black'] = color_list# #灰色
# lower_gray = np.array([0, 0, 46])
# upper_gray = np.array([180, 43, 220])
# color_list = []
# color_list.append(lower_gray)
# color_list.append(upper_gray)
# dict['gray']=color_list# 白色
lower_white = np.array([0, 0, 221])
upper_white = np.array([180, 30, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_white)
color_list.append(upper_white)
dict['white'] = color_list# 红色
lower_red = np.array([156, 43, 46])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_red)
color_list.append(upper_red)
dict['red'] = color_list

红色2

lower_red = np.array([0, 43, 46])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_red)
color_list.append(upper_red)
dict['red2'] = color_list

橙色

lower_orange = np.array([11, 43, 46])
upper_orange = np.array([25, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_orange)
color_list.append(upper_orange)
dict['orange'] = color_list# 黄色
lower_yellow = np.array([26, 43, 46])
upper_yellow = np.array([34, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_yellow)
color_list.append(upper_yellow)
dict['yellow'] = color_list# 绿色
lower_green = np.array([35, 43, 46])
upper_green = np.array([77, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_green)
color_list.append(upper_green)
dict['green'] = color_list# 青色
lower_cyan = np.array([78, 43, 46])
upper_cyan = np.array([99, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_cyan)
color_list.append(upper_cyan)
dict['cyan'] = color_list# 蓝色
lower_blue = np.array([100, 43, 46])
upper_blue = np.array([124, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_blue)
color_list.append(upper_blue)
dict['blue'] = color_list# 紫色
lower_purple = np.array([125, 43, 46])
upper_purple = np.array([155, 255, 255])
color_list = []
color_list.append(lower_purple)
color_list.append(upper_purple)
dict['purple'] = color_list
return dict

处理图片

def get_color(frame):
print(‘go in get_color’)
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
maxsum = -100
color = None
color_dict = getColorList()
for d in color_dict:
mask = cv2.inRange(hsv, color_dict[d][0], color_dict[d][1])
cv2.imwrite(d + ‘.jpg’, mask)
binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)
img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
sum = 0
for c in cnts:
sum += cv2.contourArea©
if sum > maxsum:
maxsum = sum
color = d
return color

def color(filename):
‘’’
:param filename: 图片路径
:return: 图片颜色
‘’’
frame = cv2.imread(filename)
c = get_color(frame)
return c
流程中需要一定时间去截图在进行颜色判断和刷新

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艺赛旗（RPA）使用 opencv 进行图片颜色识别

黑色

红色2

橙色

处理图片

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