YOLO(os.path.join(root_dir,'yolo11m-seg.pt')) 根据这个代码 更换为 识别颜色的
时间: 2025-01-27 13:08:00 浏览: 40
根据你的要求,我将为你解释如何将YOLO模型用于颜色识别任务。以下是一个可能的实现方法:
```python
import cv2
import torch
import numpy as np
# 加载预训练的YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 定义颜色识别函数
def recognize_color(image):
# 将图像从BGR转换为HSV
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义颜色范围
color_ranges = {
'red': [(0, 100, 100), (10, 255, 255)],
'green': [(36, 100, 100), (86, 255, 255)],
'blue': [(94, 80, 2), (126, 255, 255)],
'yellow': [(15, 150, 20), (35, 255, 255)],
'orange': [(11, 100, 20), (25, 255, 255)],
'purple': [(125, 50, 50), (155, 255, 255)]
}
# 识别颜色
for color, (lower, upper) in color_ranges.items():
lower = np.array(lower, dtype=np.uint8)
upper = np.array(upper, dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower, upper)
# 检查是否有该颜色的物体
if cv2.countNonZero(mask) > 0:
print(f"Detected color: {color}")
# 在图像上显示检测结果
cv2.imshow('Color Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 使用YOLO检测物体并识别颜色
def detect_and_recognize_color(image_path):
# 使用YOLO检测物体
results = model(image_path)
# 获取检测到的物体边界框
boxes = results.xyxy[0].numpy()
# 读取图像
image = cv2.imread(image_path)
# 对每个检测到的物体识别颜色
for box in boxes:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = box
x1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)
# 裁剪出物体区域
object_image = image[y1:y2, x1:x2]
# 识别颜色
recognize_color(object_image)
# 调用函数进行检测和颜色识别
detect_and_recognize_color('path/to/your/image.jpg')
```
这段代码首先使用YOLOv5模型检测图像中的物体,然后对每个检测到的物体进行颜色识别。颜色识别是通过将图像转换为HSV色彩空间,并根据预定义的颜色范围创建掩码来实现的。
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