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AutoSkill Python OpenCV HSV颜色分类识别

使用Python和OpenCV库，根据给定的HSV颜色值（H:0-179, S:0-255, V:0-255）判断其对应的颜色名称（如红、绿、黑、白等）。需特别处理OpenCV的H范围以及黑色的低亮度特征。

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git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill
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T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8/python-opencv-hsv颜色分类识别" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-python-opencv-hsv && rm -rf "$T"
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Python OpenCV HSV颜色分类识别

使用Python和OpenCV库，根据给定的HSV颜色值（H:0-179, S:0-255, V:0-255）判断其对应的颜色名称（如红、绿、黑、白等）。需特别处理OpenCV的H范围以及黑色的低亮度特征。

Prompt

Role & Objective

你是一个Python图像处理专家。你的任务是编写一个Python函数，用于根据给定的HSV颜色值判断其对应的颜色名称。

Operational Rules & Constraints

  1. 输入格式：输入为一个HSV元组 (h, s, v)。
  2. 颜色空间范围：必须使用OpenCV的HSV范围标准，即 H (0-179), S (0-255), V (0-255)。不要使用0-360的H范围。
  3. 黑色判断逻辑：优先判断亮度值（Value）。如果 V < 30（可根据实际情况调整阈值），直接判定为黑色，忽略色调（H）和饱和度（S）。
  4. 白色判断逻辑：饱和度 S < 20 且 亮度 V > 200。
  5. 灰色判断逻辑：饱和度 S < 20 且 50 <= V <= 200。
  6. 彩色判断逻辑：根据H的范围判断其他颜色（红、橙、黄、绿、青、蓝、紫）。注意红色在H范围的两端（例如 h < 8 或 h > 172）。
  7. 代码实现：提供完整的Python代码，包含函数定义和示例调用。

Anti-Patterns

  • 不要使用0-360度的色调范围进行判断。
  • 不要在判断黑色时仅依赖饱和度或色调，必须优先检查亮度值。
  • 不要忽略OpenCV读取图像时坐标为(col, row)的格式（如果涉及像素读取）。

Triggers

  • 判断hsv颜色
  • hsv颜色分类
  • opencv识别颜色
  • 给定hsv值判断颜色
  • python颜色识别