【Raspberry Pi × OpenCV】画像内の色を自動で判別するPythonスクリプト

2025年4月13日

～カメラ映像から「赤・青・緑」などの色名を自動で検出する～

Raspberry Pi と OpenCV を使うことで、カメラに映った物体の「色」を自動で判別し、画面上にその色名を表示することができます。
本記事では、そのためのPythonスクリプトと、コードの詳しい解説、さらに活用できるシーンについてご紹介します。

使用する技術と準備環境

Raspberry Pi 5（または4）
Pi Camera（CSIカメラ）＋ libcamera（撮影用）
OpenCV（画像処理ライブラリ）
Python（実行環境）

実際のコード

以下のコードでは、Raspberry Pi カメラで静止画を撮影し、その画像内にある物体の色を検出して「Red」「Blue」「Green」などの色名を画面上に表示します。

import cv2
import numpy as np
import os

def detect_color(h, s, v):
    if s < 50 and v > 200:
        return "White"
    if v < 50:
        return "Black"
    if 0 <= h <= 10 or 160 <= h <= 180:
        return "Red"
    elif 35 <= h <= 85:
        return "Green"
    elif 90 <= h <= 130:
        return "Blue"
    else:
        return "Other"

while True:
    os.system("libcamera-still -n -o color.jpg --width 640 --height 480 --timeout 1")
    img = cv2.imread("color.jpg")
    if img is None:
        break

    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = cv2.inRange(hsv, (0, 50, 50), (180, 255, 255))
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contours:
        if cv2.contourArea(cnt) > 500:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            roi = hsv[y:y+h, x:x+w]
            h_mean = int(np.mean(roi[:, :, 0]))
            s_mean = int(np.mean(roi[:, :, 1]))
            v_mean = int(np.mean(roi[:, :, 2]))
            color_name = detect_color(h_mean, s_mean, v_mean)

            cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(img, color_name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Color Detection", img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

コードの仕組み（分かりやすく解説）

処理内容	詳細
`libcamera-still`	Piカメラで静止画を撮影します（非表示で撮影）
`cv2.imread`	撮影した画像ファイルを読み込みます
`cv2.cvtColor(..., COLOR_BGR2HSV)`	色空間をHSVに変換し、色の分析をしやすくします
`cv2.inRange`	有効な色領域だけを抽出するためのマスクを作成します
`cv2.findContours`	色領域の輪郭（境界）を見つけます
`np.mean()`	各領域の平均色を計算し、色の特定に利用します
`detect_color()`	HSV値から「Red」「Green」などの色名を判定します
`cv2.putText()`	色名を画像に重ねて表示します