写一段python代码,识别到红色或者黄色指出来

时间: 2023-05-28 17:06:39 浏览: 16
这里提供一种基于OpenCV的简单实现,可以实时从摄像头读取图像,识别红色和黄色,并在图像上用方框标记出来。 ```python import cv2 # 颜色范围,可以根据实际情况进行调整 lower_red = (0, 100, 100) upper_red = (10, 255, 255) lower_yellow = (26, 43, 46) upper_yellow = (34, 255, 255) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将图像转换为HSV色彩空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 提取红色区域并标记 mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) contours_red, _ = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours_red: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 提取黄色区域并标记 mask_yellow = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow) contours_yellow, _ = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours_yellow: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 运行代码后,会打开摄像头并实时显示图像。如果检测到红色或黄色,会在图像上用红色或黄色的方框标记出来。按下键盘上的“q”键可以退出程序。

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这是一段大致的代码,需要根据具体情况进行修改和优化: python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 颜色阈值 yellow_threshold = (60, 100, -30, 30, 40, 100) while(True): img = sensor.snapshot() # 左边区域 roi_left = (0, 0, img.width()//2, img.height()) img_left = img.copy(roi=roi_left) blobs_left = img_left.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold]) if blobs_left: for blob in blobs_left: img.draw_rectangle(blob.rect()) # 右边区域 roi_right = (img.width()//2, 0, img.width()//2, img.height()) img_right = img.copy(roi=roi_right) blobs_right = img_right.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold]) if blobs_right: for blob in blobs_right: img.draw_rectangle((blob.x() + img.width()//2, blob.y(), blob.w(), blob.h())) # 显示图像 img.draw_rectangle(roi_left) # 左边区域 img.draw_rectangle(roi_right) # 右边区域 img.draw_string(0, 0, 'Left:', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(60, 0, str(len(blobs_left)), color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width()//2, 0, 'Right:', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width()//2 + 60, 0, str(len(blobs_right)), color=(255, 255, 255)) img.draw_cross(img.width()//2, img.height()//2) img.draw_string(img.width()//2 - 30, img.height()//2 - 10, 'OpenMV', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width()//2 - 30, img.height()//2 + 10, 'Hello', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width()//2 - 30, img.height()//2 + 30, 'World!', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width() - 80, img.height() - 20, 'By: OpenMV', color=(255, 255, 255)) img.draw_string(img.width() - 80, img.height() - 10, '2021', color=(255, 255, 255)) img.draw_cross(img.width() - 20, img.height() - 20) img.draw_cross(img.width() - 20, img.height() - 10) img.draw_cross(img.width() - 10, img.height() - 20) img.draw_cross(img.width() - 10, img.height() - 10) img.compress(quality=50).save("/snapshot.jpg") 注释: 1. sensor.reset():重置摄像头模块; 2. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565):设置像素格式为RGB565; 3. sensor.set_framesize(sensor.QVGA):设置帧大小为QVGA(320x240); 4. sensor.skip_frames(time = 2000):跳过2秒钟的帧,等待摄像头稳定; 5. red_threshold 和 yellow_threshold:颜色阈值; 6. img = sensor.snapshot():获取一帧图像; 7. roi_left 和 roi_right:左边和右边区域的坐标和大小; 8. img_left 和 img_right:从原图像中裁剪出左边和右边的图像; 9. blobs_left 和 blobs_right:在左边和右边图像中寻找符合颜色阈值的色块; 10. img.draw_rectangle(blob.rect()):在原图像中框出符合颜色阈值的色块; 11. 显示图像:在原图像中显示左边和右边区域,以及检测到的黄色和红色色块数量。
以下是一段可能的Python代码: python import sensor import image import time import pyb # 初始化摄像头和串口 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) uart = pyb.UART(3, 9600) # 定义颜色识别阈值 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 红色 yellow_threshold = (60, 100, -30, 30, 5, 50) # 黄色 # 循环获取图像并处理 while(True): img = sensor.snapshot() left_roi = (0, 0, img.width()//2, img.height()) # 左侧区域 right_roi = (img.width()//2, 0, img.width()//2, img.height()) # 右侧区域 # 在左侧区域查找红色和黄色 blobs = img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], roi=left_roi, pixels_threshold=100) if len(blobs) > 0: for b in blobs: # 发送数据到单片机,指明在左侧还是右侧和颜色类型 if b.code() == 1: # 红色 uart.write("LRED") elif b.code() == 2: # 黄色 uart.write("LYEL") # 在右侧区域查找红色和黄色 blobs = img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], roi=right_roi, pixels_threshold=100) if len(blobs) > 0: for b in blobs: # 发送数据到单片机,指明在左侧还是右侧和颜色类型 if b.code() == 1: # 红色 uart.write("RRED") elif b.code() == 2: # 黄色 uart.write("RYEL") time.sleep(100) # 等待100毫秒 这段代码使用了OpenMV的颜色识别功能和串口通信功能。它首先初始化了摄像头和串口,然后在一个无限循环中获取图像并在左侧和右侧区域查找红色和黄色。如果找到了红色或黄色,它会发送一个包含位置和颜色信息的数据包到单片机。在这个例子中,我们使用了"LRED"表示左侧的红色、"LYEL"表示左侧的黄色、"RRED"表示右侧的红色、"RYEL"表示右侧的黄色。你可以根据自己的需要修改这些字符串。
# 导入必要的库 import sensor import image import time import pyb # 初始化串口通信 uart = pyb.UART(3, 9600, timeout_char=1000) # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # 必须关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 必须关闭自动白平衡 # 定义红色和黄色的阈值 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) yellow_threshold = (60, 100, -10, 40, -0, 60) # 定义左侧和右侧的感兴趣区域 left_roi = (0, 0, sensor.width()//2, sensor.height()) right_roi = (sensor.width()//2, 0, sensor.width()//2, sensor.height()) while(True): # 获取左侧图像 sensor.set_windowing(left_roi) img_left = sensor.snapshot() # 获取右侧图像 sensor.set_windowing(right_roi) img_right = sensor.snapshot() # 在左侧图像中寻找红色和黄色物体 blobs_left = img_left.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs_left: # 发送数据给单片机,指明在左侧,以及颜色 for blob in blobs_left: if blob.code() == 1: uart.write("left,red") elif blob.code() == 2: uart.write("left,yellow") # 在右侧图像中寻找红色和黄色物体 blobs_right = img_right.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100) if blobs_right: # 发送数据给单片机,指明在右侧,以及颜色 for blob in blobs_right: if blob.code() == 1: uart.write("right,red") elif blob.code() == 2: uart.write("right,yellow")
以下是一段 Python 代码,可以将 OpenMV 分为左右两个区域,并在图像中标记出来。同时,它可以在两个区域中进行颜色识别,如果识别到红色或黄色,则将其标注出来,并向单片机发送数据。 python import sensor, image, time from pyb import UART # 初始化串口 uart = UART(3, 115200) # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) # 定义左右两个区域 left_roi = (0, 0, sensor.width() // 2, sensor.height()) right_roi = (sensor.width() // 2, 0, sensor.width() // 2, sensor.height()) # 定义颜色阈值 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) yellow_threshold = (60, 100, -20, 20, -20, 20) while True: # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 在左右两个区域中进行颜色识别 left_blobs = img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], roi=left_roi) right_blobs = img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], roi=right_roi) # 标记左右两个区域 img.draw_rectangle(left_roi) img.draw_rectangle(right_roi) # 标记识别到的颜色块 for blob in left_blobs: img.draw_rectangle(blob.rect()) uart.write("left: " + str(blob.cx()) + "," + str(blob.cy()) + "\n") for blob in right_blobs: img.draw_rectangle(blob.rect()) uart.write("right: " + str(blob.cx() + sensor.width() // 2) + "," + str(blob.cy()) + "\n") 注意:这段代码需要在 OpenMV 上运行,同时需要将单片机连接到 OpenMV 的 UART3 接口上。
以下是一段实现将openmv分为左右两个区域,并标记出来,并在两个区域进行颜色识别,若识别到黄色或红色,且只取区域最大的一个,标注出来,并向单片机发送数据的Python代码: python import sensor, image, time, pyb # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) # 初始化串口 uart = pyb.UART(3, 9600) # 定义左右两个区域的坐标 left_roi = (0, 0, sensor.width()//2, sensor.height()) right_roi = (sensor.width()//2, 0, sensor.width()//2, sensor.height()) # 定义颜色阈值 yellow_threshold = (50, 100, -10, 10, 0, 50) red_threshold = (30, 100, 15, 127, -128, 0) while(True): # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 在左右两个区域分别进行颜色识别 left_blobs = img.find_blobs([yellow_threshold, red_threshold], roi=left_roi, pixels_threshold=200, area_threshold=200) right_blobs = img.find_blobs([yellow_threshold, red_threshold], roi=right_roi, pixels_threshold=200, area_threshold=200) # 在左右两个区域分别标记出最大的黄色或红色区域 if left_blobs: max_blob = max(left_blobs, key=lambda b: b.pixels()) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) uart.write("left:" + str(max_blob.cx()) + "," + str(max_blob.cy()) + "\n") if right_blobs: max_blob = max(right_blobs, key=lambda b: b.pixels()) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) uart.write("right:" + str(max_blob.cx()) + "," + str(max_blob.cy()) + "\n") 这段代码将openmv分为左右两个区域,并在两个区域进行颜色识别,若识别到黄色或红色,且只取区域最大的一个,标注出来,并向单片机发送数据。
好的,您可以使用OpenCV库来实现这个功能。以下是一段可能的代码: python import cv2 # 定义红、绿、黄三种颜色的颜色范围 lower_red = (0, 0, 100) upper_red = (30, 30, 255) lower_green = (0, 100, 0) upper_green = (30, 255, 30) lower_yellow = (0, 200, 200) upper_yellow = (30, 255, 255) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取一帧图像 ret, img = cap.read() # 转换图像颜色空间为HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行掩码操作 mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green) mask_yellow = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow) # 对掩码图像进行形态学操作,去除噪音 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_OPEN, kernel) mask_green = cv2.morphologyEx(mask_green, cv2.MORPH_OPEN, kernel) mask_yellow = cv2.morphologyEx(mask_yellow, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 找出红色区域并输出1 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2) cv2.putText(img, '1', (cnt[0][0][0], cnt[0][0][1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) # 找出绿色区域并输出2 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, '2', (cnt[0][0][0], cnt[0][0][1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 找出黄色区域并输出3 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 255), 2) cv2.putText(img, '3', (cnt[0][0][0], cnt[0][0][1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('result', img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头并释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 注意,本段代码只是基本示例,您可能需要根据实际情况进行调整和优化。
### 回答1: random校正车牌代码是一个用于生成随机车牌号码的代码。在许多国家和地区,车牌号码是由一定规则确定的,包括字母和数字的组合,以及确定的位置。然而,使用随机车牌号码作为测试或模拟数据可能是有用的。 使用random校正车牌代码,我们可以生成符合特定规则的随机车牌号码。首先,我们需要定义车牌号码的结构和规则,例如字母的数量和位置,数字的数量和位置。然后,我们可以使用random函数从字母和数字的范围中随机选择字符,以生成一个随机的车牌号码。 代码示例: python import random def generate_random_license_plate(): letters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" numbers = "0123456789" license_plate = "" for i in range(3): # 生成3个随机字母 license_plate += random.choice(letters) for i in range(4): # 生成4个随机数字 license_plate += random.choice(numbers) return license_plate random_license_plate = generate_random_license_plate() print(random_license_plate) 这段代码会生成一个由3个随机字母和4个随机数字组成的车牌号码,并将其打印出来。每次执行代码都会生成一个不同的随机车牌号码。 当我们需要进行车牌号码的测试、模拟或其他相关任务时,可以使用这个random校正车牌代码来生成随机的合法车牌号码。这样可以方便地进行相关工作,而不必手动输入或查找真实的车牌号码。 ### 回答2: Randon校正车牌代码是指对Randon公司所生产的车牌进行校正和标识的一套代码系统。这个系统的作用是确保车牌的准确性、合法性和可辨识性,以便对车辆进行管理和监控。 Randon校正车牌代码采用一系列固定的规则和标准来对车牌进行编码。首先,该代码系统将车牌分为不同的地区和类别,例如省、市、县、乡镇等。每个地区都有一个特定的代码。接下来,使用数字和字母的组合来表示不同的车牌类型,例如私家车、出租车、货车等。 代码系统还包括对车牌号码的长度和格式的要求。例如,车牌号码的长度应为6个字符,其中前两个字符表示地区代码,后四个字符表示车牌号。此外,车牌号码的字母部分要按照特定的顺序进行排列,以确保其唯一性和可识别性。 在Randon校正车牌代码中,还有一些特殊的标识和符号用于表示车辆的法律地位和用途。例如,可以通过添加特殊字符或颜色来区分不同类型的车辆,比如红色表示警车、黄色表示学校巴士等。 总之,Randon校正车牌代码是一套用于对Randon公司生产的车牌进行校正和标识的代码系统,通过规定车牌的地区、类型、长度和格式等要求,确保车牌的准确性、合法性和可辨识性。这有助于对车辆进行管理和监控,提高道路交通的安全性和有序性。

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