#####前回の記事
NO.1 カメラ起動＋BGR取得
 NO.2 ウィンドウに取得した色を表示
 NO.4ルービックキューブの回転記号をえる
[NO.５　最終コード　参考程度に,,,,]
(https://qiita.com/otoboke162/private/c8b5417cb8a8c5af12f8)

#取得したいろが　何色なのか　区別する

ふたつの　方法があるです

###ひとつめ、ＢＧＲの範囲を指定して　その範囲内なら　特定の色をかえす
取得した BGR [10, 20, 180] 赤色

Low[0, 0, 100]
Up[50, 50, 255]
Low < BGR < Up

Lowより　大きくて　Upより　小さい　この場合は　赤色ですよーとする

Low = [0, 0, 100]
BGR = [10, 20, 180]
Up = [50, 50, 255]

if Low[0] < BGR[0] and BGR[0] < Up[0]:
  if Low[1] < BGR[1] and BGR[1] < Up[1]:
    if Low[2] < BGR[2] and BGR[2] < Up[2]:
      print("True")

#True
----------------------------------------------------

Low = [0, 0, 100]
BGR = [10, 80, 180]
Up = [50, 50, 255]

#もし　このように　BGR[1](80)　が　Up(50)より　大きいと　最後までいかず　Trueが表示されません

このように　範囲を指定してあげて　このときは　この色と　あの色　としてあげればよいです。

しかし　部屋の明るさ　などで　かなり　こまかくかわるため　範囲の指定がすごく難しいです。
オレンジと赤は　同じような　値になりやすかったりするので。

メリット
処理が軽い、コードが短い
デメリット
色の取得が難しくなる。　環境に左右されやすい（明るさ）

###ふたつめ、色のデータ[B,G,R]をあつめる範囲で指定しないで　[B,G,R]このデータを　たっくさんあつめて取得したＢＧＲと一致したら色を返す方法

green_list = [[68, 73, 41],[59, 73, 40],[58, 75, 35],[66, 77, 40]]
BGR = [59, 73, 40]

for i in green_list:
  if i == BGR:
    print("BGRはgreenです")
    break
  else:
    print("False")

#greenリストの二つ目の　[59, 73, 40]　が　BGR = [59, 73, 40]と一致
"BGRはgreenです" #とかえってきます。

データにないものは　色を返さないので　精度はかなりよくなりますが
そうとうな　データが必要になります。
単純に　256×256×256 = 16777216個
[0,0,0],[0,0,1]　こんなデータが　16777216個あるので
仮に　これを　for文で　ひとつづつまわしたら　すっごいしんどいです

メリット
色の取得制度が高い。　環境に左右されにくい（データ量次第）
１色（赤で　4万通りくらいのデータがあったらまぁまぁ精度よかったです 9/10くらいは成功

デメリット
処理が激重、コードが激長

###ひとつめのＢＧＲの範囲を指定して特定の色をかえす
今回は　これを　やります。
(データーをたくさん　取得するのは　別の記事で書くかもしれません）

####サンプルコード(指定した範囲に　取得したBGRがあてはまるか)

color_key = ['black','black','black',
            'black','black','black',
            'black','black','black']

color_index =[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],
            [0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],
            [0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]

colors_BGR = {
  'red': ([5, 20, 160], [75, 90, 189]),    
  'green': ([25, 130, 0], [100, 180, 30]),    
  'white': ([130, 130, 130], [255, 255, 255]), 
  'blue': ([140, 80, 0], [255, 180, 50]),   
  'orange': ([5, 91, 190], [130, 150, 255]),  
  'yellow': ([5, 150, 150], [110, 200, 200])   
   }

BGR = [20, 70, 180]

for color, ( lower, upper) in colors_BGR.items():
  if lower[0] < BGR[0] and BGR[0] < upper[0]:
    if lower[1] < BGR[1] and BGR[1] < upper[1]:
      if lower[2] < BGR[2] and BGR[2] < upper[2]:
          color_key[0] = color
          color_index[0] = BGR


#-----------------------------------------------------
#実行したあと
for 'red', ( [5, 20, 160], [75, 90, 189]) in colors_BGR.items():
  if 5 < 20 and 20 < 75:
    if 20 < 70 and 70 < 90:
      if 160 < 180 and 180 < 189:
          color_key[0] = 'red'
          color_index[0] = [20, 70, 180]

#color_index = [[20, 70, 180], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
#color_key = ['red', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black']

　.items() 辞書型を展開するのに　もってこいです。画像のように　してくれます lowe[5,20,160] BGR[20, 70, 160] upper[75, 90, 189] BGRが　lowerとuperの間に入ってるか[0]インデックス　ひとつごと　確認します

lowe[5, -, -] < BGR[20, -, -] < upper[75, -, -]
OKだったら　[1]にいきます
lower[-, 20, -] < BGR[-, 70, -] < upper[-, 90, -]
OKだったら[2] (省略

もし　どこか　[0],[1],[2]で　BGRが範囲外だったら次の　グリーンを確認します
'green': ([25, 130, 0], [100, 180, 30]
だめだったらwhite　blue、、、順番に探します

今回は　redが　指定した範囲のなかになってるので
color_key[0] = 'red'
color_index[0] = [20, 70, 180]

color_index = [[20, 70, 180], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
color_key = ['red', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black', 'black']
リストに追加されます。

####サンプルコード(指定した範囲に　取得したBGRがあてはまるか　キューブ色を取得)

import cv2

capture = cv2.VideoCapture(2)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080) # 横幅
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # 縦幅

color_index =[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],
            [0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],
            [0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]

color_key = ['black','black','black',
            'black','black','black',
            'black','black','black']

colors_BGR = {
  'red': ([5, 20, 160], [75, 90, 189]),      #red     6  4   
  'green': ([25, 130, 0], [100, 180, 30]),     #green   3  2
  'white': ([130, 130, 130], [255, 255, 255]), #white   2  3
  'blue': ([140, 80, 0], [255, 180, 50]),     #blue    5  5
  'orange': ([5, 91, 190], [130, 150, 255]),    #orange  4  1
  'yellow': ([5, 150, 150], [110, 200, 200])    #yellow  1  0
   }

#Y縦　X横
frame_xy = [[300, 300],[300, 450],[300, 600],
            [450, 300],[450, 450],[450, 600],
            [600, 300],[600, 450],[600, 600]]

x_start = [280, 430, 580, 280, 430, 580, 280, 430, 580]
y_start = [280, 280, 280, 430, 430, 430, 580, 580, 580]
x_end   = [320, 470, 620, 320, 470, 620, 320, 470, 620]
y_end   = [320, 320, 320, 470, 470, 470, 620, 620, 620]

x_start2 = [30, 80, 130, 30, 80, 130, 30, 80, 130]
y_start2  = [30, 30, 30, 80, 80, 80, 130, 130, 130]
x_end2   = [70, 120, 170, 70, 120, 170, 70, 120, 170]
y_end2   = [70, 70, 70, 120, 120, 120, 170, 170, 170]


while True:
    ret, frame = capture.read()

    for k, (xs, ys, xe, ye, xs2, ys2, xe2, ye2) in enumerate(zip
            (x_start, y_start, x_end, y_end, x_start2, y_start2, x_end2, y_end2)):

        cv2.rectangle(frame, (xs, ys), (xe, ye), (255, 255, 255), 2)
        
        b1 = color_index[k][0]
        g1 = color_index[k][1]
        r1 = color_index[k][2]
        cv2.putText(frame, str(k), (xs2, ys2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,0), 2)

        if color_key[k] == 'red':
          b1, g1 ,r1 = 0, 0, 255

        elif color_key[k] == 'green':
          b1, g1 ,r1 = 0, 255, 0

        elif color_key[k] == 'white':
          b1, g1 ,r1 = 255, 255, 255

        elif color_key[k] == 'blue':
          b1, g1 ,r1 = 255, 0, 0

        elif color_key[k] == 'orange':
          b1, g1 ,r1 = 0, 128, 255

        elif color_key[k] == 'yellow':
          b1, g1 ,r1 = 0, 255, 255

        #左上に　色を表示する
        cv2.rectangle(frame, (xs2, ys2), (xe2, ye2), (int(b1), int(g1), int(r1)), -1)

        #BGRの取得位置
        for i, (x, y) in enumerate(frame_xy):
          pixel = frame[x, y]
          b = pixel[0]
          g = pixel[1]
          r = pixel[2]
          BGR = [b,g,r] 
          color_index[i] = BGR

          #colors_BGRの範囲内に　真上のBGRがはいってるか　確認
          for color, ( lower, upper) in colors_BGR.items():
              if lower[0] < BGR[0] and BGR[0] < upper[0]:
                if lower[1] < BGR[1] and BGR[1] < upper[1]:
                  if lower[2] < BGR[2] and BGR[2] < upper[2]:
                      color_key[i] = color
                      color_index[i] = BGR
                      if color_key[i] != 'black':
                        #print(color_key) 
                        #print(color_index)
                        pass

    cv2.imshow('camra',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

if color_key[i] != 'black':
print(color_key)
print(color_index)
コードの下のほうに　これがあります
print(color_index)これをすれば　つねに　取得したBGRをみれるので
赤色は、緑色は、、、青色は、、　色の範囲の指定に役立ちます

*** ####サンプルコード(指定した範囲に　取得したBGRがあてはまるか　キューブ色を取得)を実行

これは　うまくいってるほうです

　
######ＢＧＲの範囲を指定して　その範囲内なら　特定の色をかえすのむずかしさが下です
実際のところ
５番と７番が色が違っています。　環境でかなりかわります　精度がひくい。

この制度の低さを　解消するには　環境に左右されないようにすればかなり精度がよくなります。
周りから　光をいれずに　一定の光量を　キューブにあてればよいのです。

ルービックキューブの台をつくり(3Dプリンター）　型紙とかでも　つくれると思います（そのときは　必ず白色にしてくだいかつ光が反射しない素材がいいです、、、ルービックキューブもテカテカしてるものだと　光があたると　白っぽくなってしまうのでなかなか精度がだしにくくなります。) 下からスマートフォンをいれて　カメラを起動させてますライトをONにすれば　あるていど　一定のあかるさになるのでこれで　安定した　BGRを取得することができます ![NO.3　サンプル３ー２.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1126388/eb6963f9-2bd7-fec8-e728-8be4e016e069.png)

ちなみに　ルービックキューブはこれを使用してます。
Gancube xs

参考にしたサイトが見つからない、、、申し訳ない