在AI中查看潘通色号通常需要下面内容流程：

1. 数据来源：你需要获取潘通色号的数据库，潘通色卡是色彩标准,通常可以通过潘通官方网站或相关行业数据库获取。

2. 数据导入：将潘通色号的数据导入到你的AI体系中，这也许需要将数据格式化为反恐精英V、Excel或其他数据库格式。

3. 图像识别：如果需要从潘通色卡图像中识别色号，你可以运用图像识别技术,下面内容一个简单的流程：

   • 预处理：将图像进行灰度化、二值化等预处理操作,以便于后续处理。
   • 边缘检测：运用Canny算法或其他边缘检测算法检测图像中的边缘。
   • 区域检测：根据潘通色卡的结构,运用形态学操作检测出单个色块的轮廓。
   • 特征提取：提取色块的颜色特征,例如运用HSV或RGB颜色空间。
   • 匹配：将提取的颜色特征和潘通色号数据库中的颜色进行匹配。

4. 颜色匹配：将识别出的颜色和潘通色号数据库进行匹配,找出最接近的潘通色号。

5. 展示结局：将识别出的潘通色号展示给用户。

下面内容一个运用Python和OpenCV进行颜色匹配的简单示例：

import cv2
import numpy as np
# 读取潘通色号数据库（此处仅为示例，实际操作中需要导入真正数据）
pantone_colors = {
    (0, 255, 0): 'Pantone 374 C',
    (255, 0, 0): 'Pantone 286 C',
    (0, 0, 255): 'Pantone 300 C',
    # ... 其他潘通色号
}
# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 假设大家想匹配颜色块（此处仅为示例，实际操作中需要根据色卡结构进行）
lower_color = np.array([0, 100, 100])
upper_color = np.array([10, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_color, upper_color)
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_模拟PLE)
# 遍历轮廓并匹配颜色
for contour in contours:
    M = cv2.moments(contour)
    if M["m00"] != 0:
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
        color = tuple(image[cY, cX])
        print(f'Found color: {color}, Pantone color: {pantone_colors.get(color, "Not found")}')

代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况调整，为了进步匹配的准确性,你也许需要思考颜色误差和色卡图像的质量等影响。