openmv颜色形状同时识别
时间: 2023-09-09 19:14:11 浏览: 141
OpenMV可以使用颜色识别和形状识别相结合的方式来实现同时识别。首先,使用`find_blobs()`函数进行颜色识别,并将识别到的颜色区域用矩形框标出。然后,在颜色区域内使用`find_circles()`或`find_rectangles()`函数进行形状识别,并将识别到的形状用不同的颜色标出。
下面是一个示例代码,可以同时识别红色圆形和蓝色矩形:
```python
import sensor, image, time
# 设置摄像头分辨率和帧率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_fps(60)
# 设置颜色识别阈值和颜色范围
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
blue_threshold = (50, 100, -70, -10, -0, 60)
# 初始化LCD显示器
lcd = None
# 开始循环识别
while(True):
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 执行红色颜色识别
red_blobs = img.find_blobs([red_threshold])
# 执行蓝色颜色识别
blue_blobs = img.find_blobs([blue_threshold])
# 标记红色圆形
for r in red_blobs:
if r.roundness() > 0.5:
img.draw_circle(r.cx(), r.cy(), r.w()//2, color=(255,0,0))
img.draw_cross(r.cx(), r.cy(), color=(255,0,0))
# 标记蓝色矩形
for b in blue_blobs:
if b.w() / b.h() > 1.2 and b.w() / b.h() < 2.5:
img.draw_rectangle(b.rect(), color=(0,0,255))
img.draw_cross(b.cx(), b.cy(), color=(0,0,255))
# 显示图像
if lcd is None:
lcd = display.show(img)
else:
lcd.display(img)
# 延时一段时间
time.sleep(10)
```
在上述代码中,我们首先通过`find_blobs()`函数识别红色和蓝色的区域,然后使用`draw_circle()`和`draw_rectangle()`函数分别标记红色圆形和蓝色矩形。注意,我们还使用`roundness()`函数来判断红色区域是否为圆形,使用宽高比来判断蓝色区域是否为矩形。最后,我们使用LCD显示器显示识别结果。