Rubik’s Cube カラー検出ツール

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Rubik’s Cube カラー検出ツール

Rubik’s Cube カラー検出ツール

Python と OpenCV を使ってルービックキューブの一面の色を画像またはウェブカメラ入力から検出する軽量ツール。HSV 色空間に基づく閾値処理で各ステッカー領域の代表色を判定し、3×3 の色マトリクスとして出力する。モジュール化されており、画像読み込み・カメラキャプチャ・色検出の各処理を分離しているため、環境に応じた閾値調整や拡張（GUI、ソルバー連携、学習ベースの色分類）もしやすい構成になっている。

https://github.com/Sadhana-1607/rubiks-cube-color-detection-

概要

このリポジトリは、Python と OpenCV を使いルービックキューブの一面にある9つのステッカーの色を検出するサンプルプロジェクトです。入力は静止画像（例：cube.jpg）かウェブカメラからのライブ映像のどちらでも対応し、HSV 色空間で色領域を閾値処理して各セルの代表色を特定します。出力は 3×3 の色マトリクスとして表現され、後続処理（ソルバーへ渡す、色表記の記録、UI 表示など）に繋げやすい設計です。コードは比較的シンプルで教育用や試作のベースとして扱いやすく、カラーチューニングや検出ロジックの拡張が容易です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 26
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 26
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • HSV 色空間によるステッカー色の閾値検出
  • 画像入力とウェブカメラ入力の両対応
  • 各面を 3×3 の色行列で表現
  • モジュール化され拡張・改良しやすい構成

技術的なポイント

このプロジェクトの核は「画像中の9領域を切り出し、HSV による色閾値で色名にマッピングする」点にあります。RGB より輝度成分の影響を受けにくい HSV 色空間を使うことで、明るさ変動にある程度耐性を持たせています。一般的なワークフローは次の通りです：入力画像をリサイズし、面が占める ROI（領域）を決め、9 等分して各セルの中心領域を抽出、ノイズ除去のために平滑化やモルフォロジー処理を行い、セルの平均または中央値の HSV 値を取得して事前定義した色レンジ（例：赤、緑、青、オレンジ、白、黄）と照合してラベルを決定します。

実装上の留意点としては閾値設定とライティング変動への対策が挙げられます。固定閾値では光源やカメラ特性に依存して誤分類が起きやすいため、キャリブレーション用のカラーサンプル表示や、ホワイトバランス補正、ガンマ補正を導入すると精度が向上します。より頑健な手法としては、クラスタリング（k-means）で色空間の代表色を自動抽出したり、Lab 色空間で距離計算を行って色判定する方法、あるいは簡易の機械学習モデル（決定木や SVM）で各ステッカーの色を学習するアプローチがあります。

リアルタイム性能は OpenCV のキャプチャと numpy 演算中心の処理なら十分ですが、解析を重くするとフレーム落ちが発生します。改善策として ROI の固定化、解像度の低減、マスク処理の最適化、並列化（別スレッドでキャプチャと解析を分離）などが有効です。また、輪郭検出でステッカー形状を厳密に追跡すると、斜め撮影や反射による誤差を軽減できます。最終的に、このリポジトリは色検出の教育用・プロトタイプとして扱いやすく、色域のチューニングやソルバー連携による自動解法パイプラインの入り口として有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • camera_capture.py: file
  • color_detector.py: file
  • cube.jpg: file

…他 4 ファイル

（camera_capture.py はウェブカメラから画像を取り込み、color_detector.py は HSV に基づく色検出ロジックを実装している構成が想定されます。）

まとめ

シンプルで実用的な色検出の学習用リポジトリ。カラーチューニングと拡張を行えば実用性が高まります。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Rubik’s Cube Color Detection

About the Project

This project uses Python and OpenCV to detect the colors of a Rubik’s Cube face from images or live camera input.

Features

  • Detects cube sticker colors using HSV color space
  • Supports image-based input and webcam input
  • Represents each cube face as a 3×3 color matrix
  • Modular and easy to extend

Technologies Used

  • Python
  • OpenCV
  • NumPy

Project Workflow

  1. Capture an image using a webcam or load a stored image
  2. Resize and pr…