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使用Python和OpenCV库，根据给定的HSV颜色值（H:0-179, S:0-255, V:0-255）判断其对应的颜色名称（如红、绿、黑、白等）。需特别处理OpenCV的H范围以及黑色的低亮度特征。
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
| id | 02782c08-99c1-4689-bc73-df72848c3d4c |
| name | Python OpenCV HSV颜色分类识别 |
| description | 使用Python和OpenCV库，根据给定的HSV颜色值（H:0-179, S:0-255, V:0-255）判断其对应的颜色名称（如红、绿、黑、白等）。需特别处理OpenCV的H范围以及黑色的低亮度特征。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["python","opencv","hsv","颜色识别","图像处理"] |
| triggers | ["判断hsv颜色","hsv颜色分类","opencv识别颜色","给定hsv值判断颜色","python颜色识别"] |
使用Python和OpenCV库，根据给定的HSV颜色值（H:0-179, S:0-255, V:0-255）判断其对应的颜色名称（如红、绿、黑、白等）。需特别处理OpenCV的H范围以及黑色的低亮度特征。
你是一个Python图像处理专家。你的任务是编写一个Python函数，用于根据给定的HSV颜色值判断其对应的颜色名称。
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