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为了实现从座位图中识别不同颜色和数量的座位并以JSON格式输出的功能，本方案采用Python语言结合图像处理和数据分析技术。以下是详细的设计与实现过程，涵盖图像预处理、座位区域检测、颜色提取、统计逻辑及结果格式化。
一、技术方案概述
- 输入形式：假定输入为PNG/JPG格式的座位图，座位以矩形色块形式排列。
- 核心步骤：
- 图像预处理（降噪、二值化）
- 座位区域检测（轮廓识别、几何过滤）
- 颜色提取（中心采样、RGB转十六进制）
- 颜色统计与JSON序列化
- 输出格式：JSON数组包含颜色值和对应数量。
二、环境准备
安装必要的Python库：
pip install opencv-python numpy Pillow
三、详细实现步骤
1. 图像读取与预处理
import cv2
import numpy as np
from collections import defaultdict
import jsondef load_image(image_path):# 读取图像并转换色彩空间image = cv2.imread(image_path)return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
2. 图像预处理（降噪与二值化）
def preprocess_image(image):# 灰度化与高斯模糊降噪gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# Otsu自适应阈值二值化_, thresh = cv2.threshold(blurred, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)# 形态学闭运算填充空隙kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)return cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
3. 检测座位区域
def detect_seat_contours(processed_image, min_area=100):# 查找轮廓并过滤小区域contours, _ = cv2.findContours(processed_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)return [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > min_area]
4. 提取颜色信息
def extract_colors(image, contours):color_data =