coloranalysis是一个用于计算图像中一种或多种颜色的面积的软件包，提供了十六进制代码。
coloranalysis的Python项目详细描述
{str 1}$coloranalysis coloranalysis是一个python包，用于计算图像中一种或多种颜色覆盖的面积百分比。在
{str 1}$先决条件 执行coloranalysis需要numpy、opencv和matplotlib，您可以使用以下命令下载它们： ` pip install numpy pip install opencv-python pip install matplotlib `
{str 1}$安装 您可以克隆或下载此存储库，也可以使用以下命令： ` pip install coloranalysis `
{str 1}$用法
有关如何使用这个包的示例程序，请参见[本笔记本]（https://github.com/sravyadhulipala/coloranalysis/blob/master/example/colorAreasExample.ipynb）。但是，建议您完全阅读本文档。在
让我们考虑一下彩虹的图像。在
<；图像源=https://github.com/sravyadhulipala/coloranalysis/blob/master/example/iptestarinbow.jpgwidth=“400”height=“200”>
要知道红色覆盖的区域，或者图像中多种颜色覆盖的区域，我们应该使用[colorpicker.]（https://imagecolorpicker.com/）来获得十六进制代码
在上图中，所有颜色的十六进制代码是：[“#FE0000”、“#FD6400”、“#FFFF02”、“#008101”、“#0000FE”、“#4B0081”、“#BC31FD”]
Import colorArea，该类计算所需颜色的面积，如下所示。 ` from coloranalysis.colors import colorAreas `colorAreas没有参数。
getArea
{emm}返回给定颜色列表的百分比。在
参数
- hexcolors：表示十六进制代码的字符串列表。在
- path：指定图像路径的字符串。在
- diff：一个整数，用于确定HSV颜色空间中给定颜色的上下边界。在
hexcolors-带“u”的颜色
对于上述数字图像，建议的diff值为10。而实际对象图像的推荐diff值为30-50。 有关HSV颜色空间的更多信息，请参阅[此链接]（https://www.linuxtopia.org/online_books/graphics_tools/gimp_advanced_guide/gimp_guide_node51.html）
detectColor
返回一个具有“mask”和“result”的元组，表示与单一颜色匹配的像素
参数 -color：HSV颜色空间中的颜色值，范围为H[0-360]，S[0-100]，V[0-100] -img：cv2.imread（）返回的numpy数组 -hsv\u img：cv2.cvtColor（）返回的numpy数组 -diff：一个整数，用于确定HSV颜色空间中给定颜色的上下边界。在
colour-带“u”的颜色
“mask”和“result”可用于可视化给定图像中颜色的存在
convertHexColors
返回一个元组，其中两个列表分别表示HSV colorspace和RGB colorspace中的颜色值。在
参数 -hexcolors：表示十六进制代码的字符串列表。在
- 项目
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