Update app.py

app.py

@@ -662,7 +662,7 @@ latest_image = {
     "color_percentages": {"green": 0, "yellow": 0, "brown": 0}
 }
 
-def analyze_colors(image_bytes):
+def analyze_fixed_color(image_bytes, target_color_hsv):
     image_bytes.seek(0)
     file_bytes = np.asarray(bytearray(image_bytes.read()), dtype=np.uint8)
     img = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
@@ -670,23 +670,26 @@ def analyze_colors(image_bytes):
     # Преобразуем в HSV
     hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
-    # Диапазоны цветов в HSV
-    green_mask = cv2.inRange(hsv, (36, 40, 40), (86, 255, 255))
-    yellow_mask = cv2.inRange(hsv, (50, 30, 180), (60, 100, 255))
-    brown_mask = cv2.inRange(hsv, (8, 50, 30), (18, 255, 130))
+    # Создаём маску для точного цвета
+    fixed_color_mask = cv2.inRange(hsv, target_color_hsv, target_color_hsv)
 
     total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
 
-    green_percent = int((cv2.countNonZero(green_mask) / total_pixels) * 100)
-    yellow_percent = int((cv2.countNonZero(yellow_mask) / total_pixels) * 100)
-    brown_percent = int((cv2.countNonZero(brown_mask) / total_pixels) * 100)
+    # Считаем процент пикселей этого цвета
+    color_percent = int((cv2.countNonZero(fixed_color_mask) / total_pixels) * 100)
 
     return {
-        "green": green_percent,
-        "yellow": yellow_percent,
-        "brown": brown_percent
+        "color_percent": color_percent
     }
 
+# Пример использования для поиска фиксированного жёлтого цвета
+# Предположим, что целевой жёлтый цвет в HSV будет (50, 100, 255)
+# Этот цвет точно соответствует жёлтому, без диапазона
+yellow_hsv = (50, 100, 255)  # Характеристика для чистого жёлтого цвета
+
+result = analyze_fixed_color(image_bytes, yellow_hsv)
+print(result)
+
 @app.route('/last_image', methods=['GET'])
 def get_last_image():
     if latest_image["data"] is None: