该程序可以提取魔方各个面的颜色分布，下面是一个展示视频：

魔方图片：

边缘检测

第一步是加载图像，使其变灰，稍微模糊，然后使用Canny边缘检测来定位所有边缘。

 self.image = cv2.imread(filename)
 gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
 canny = cv2.Canny(blurred, 20, 40)

扩张

下一步是稍微扩张线条，使得线条更粗，从而更容易找到正方形的轮廓。

 kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
 dilated = cv2.dilate(canny, kernel, iterations=2)

轮廓

每个正方形周围都有漂亮的粗线，Opencv能够在图像中找到所有的轮廓

  (contours, hierarchy) = cv2.findContours(dilated.copy(), 
                                         cv2.RETR_TREE,
                                         cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

轮廓近似

我们需要降低轮廓形状的复杂型。我们可以通过opencv的 approxPolyDP做到这一点，简而言之，它近似于轮廓的形状。在下面的图像中，轮廓再次为蓝色，但它们的近似值为红色。

正方形轮廓的近似值

在计算哪些是正方形方面，近似值看起来更容易使用。我们查看每个近似值，并使用以下三条规则来确定它是否是一个正方形： 1、一定有四个角落 2、所有四行的长度必须大致相同 3、所有四个角落必须大约90度 在下面的图像中，如果该等高线的近似值符合我们作为正方形的规则，则该等高线是绿色而不是蓝色。

在这一点上，我们可以消除所有不是正方形的轮廓，这些轮廓会清理很多东西

正方形内的正方形

消除这些外部方块，这给我们留下了：

立方体尺寸和边界

我们现在可以分析剩余的轮廓，并找出两个关键信息 1、我们正在处理一个4x4x4立方体 2、我们可以找到立方体的边界 既然我们知道立方体的边界，我们可以扔掉边界之外的任何轮廓，这给我们留下了

处理错误

有时立方体的正方形有凹痕，或者贴纸正在剥落，或者有一些非常糟糕的眩光，或者它在阴影中，或者其他的一些问题，使得轮廓近似失败了，不满足规则之一“它是一个正方形吗”，而实际上它是一个正方形。这发生在下面的图像中，第3行第5列的正方形有一个看起来不像正方形的轮廓。在这里，我们看到近似值是一个三角形，所以它显然没有通过“必须有四个角”的检查。

首先确定这是一个6x6x6的立方体，而且我们缺少一个方块

然后，我们查看立方体边界内的所有非正方形轮廓，看看它们是否位于第3行的6个正方形的位置。下面黄色的轮廓（浅蓝色的近似值）满足了该条件。

颜色提取

一旦我们处理了所有六边的图像，我们就会得到每个正方形的RGB（红色，绿色蓝色）值。我们示例中的4x4x4图像是下面立方体中的F面，显示的颜色是从图像中提取的平均RGB值。注意有多少变化……40比17深一点，但这些都是黄色的正方形。

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