openmv中的red_threshold函数里面的参数怎么做到准确
时间: 2024-05-26 17:12:56 浏览: 77
地分辨出红色物体?
在OpenMV中,red_threshold函数的参数可以根据具体应用场景和环境来进行调整,以更准确地识别红色物体。一般来说,可以根据红色物体在场景中的亮度、饱和度、色相等特征,通过试验和调整来得到最佳参数,从而能够准确地分辨出红色物体。同时,为了增加红色物体的识别精度,还可以采用预处理技术,例如灰度化、二值化、形态学滤波等方法来增强图像的颜色差异,使红色物体更加鲜明、清晰地出现在图像中。
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import sensor, image import lcd from machine import UART from fpioa_manager import fm lcd.init()# sensor.reset()#sensor复位 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#RGB格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#分辨率QVGA320*240 sensor.run(1) sensor.set_vflip(1) #设置摄像头翻转 red_color_m = (38, 71, 20, 54, -14, 41) red_color_i = (11, 75, 11, 103, -36, 72) y=0 while(True): img = sensor.snapshot()#获取一帧图像 i = img.find_blobs( [red_color_m] ,roi=(60,0,200,240), area_threshold=500,merge=True) m = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(0,56,55,131),area_threshold=500) a = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(280,50,55,139),area_threshold=500) if i: for sor in i: img.draw_rectangle( sor[0:4] ,color=lcd.GREEN) img.draw_cross( sor[5],sor[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( sor[5],sor[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) if y > 2: print(sor[5]) y=0 if m: for mi in m: img.draw_rectangle( mi[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( mi[5],mi[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( mi[5],mi[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) print("cross\n") if a: for ao in a: img.draw_rectangle( ao[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( ao[5],ao[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( ao[5],ao[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) print("cross\n") lcd.display(img) y=y+1
这段代码是用于在摄像头拍摄的图像中检测红色物体,并在图像上标记出检测到的物体。代码中使用了OpenMV库中的函数来实现这些功能。
首先,代码初始化了LCD屏幕和摄像头,并设置摄像头的像素格式和分辨率。然后进入一个无限循环,在每次循环中获取一帧图像。
接下来,代码使用`img.find_blobs()`函数来寻找满足给定颜色范围的物体。在这段代码中,使用了两个不同的颜色范围来检测红色物体,分别是`red_color_m`和`red_color_i`。这两个颜色范围分别对应了不同的检测区域,`red_color_m`对应主要区域,`red_color_i`对应两个次要区域。函数返回的是一个包含物体位置和大小等信息的列表。
然后,代码使用`img.draw_rectangle()`和`img.draw_cross()`函数在图像上标记出检测到的物体。`img.draw_rectangle()`函数用于绘制矩形框,`img.draw_cross()`函数用于绘制十字线。这些函数的参数是物体的位置和大小等信息。
最后,代码使用`lcd.display()`函数将处理后的图像显示在LCD屏幕上。
需要注意的是,代码中还有一些其他的处理逻辑,比如获取特定位置的像素值和打印信息等。这些逻辑可以根据实际需求进行调整和修改。
openmv中的blob.corners()
在OpenMV中,`blob.corners()`是用于检测Blob(图像中一块连通区域)的角点数量的函数。它可以用于形状检测,例如三角形和五角星都具有固定的角点数量。
该函数的语法为:
```
corners = blob.corners()
```
其中,`blob`是一个Blob对象,`corners`是一个整数,表示Blob的角点数量。
在使用`blob.corners()`函数时,需要注意以下几点:
1. 对于形状较为简单的Blob,`blob.corners()`函数的检测结果较为准确;而对于形状复杂的Blob,检测结果可能有误差。
2. `blob.corners()`函数只能检测出Blob的角点数量,无法确定其具体形状。因此,在进行形状识别时,需要结合其他特征进行判断。
3. 在实际应用中,可以通过设置形状阈值参数来过滤掉一些不符合要求的形状,从而提高识别准确性。
下面是一个使用`blob.corners()`函数进行形状检测的例子,用于检测图像中的矩形和圆形:
```
import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 初始化颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, -128, 127)
# 主循环
while(True):
img = sensor.snapshot()
# 查找红色区域
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
# 遍历找到的Blob
for blob in blobs:
# 检测矩形
if blob.corners() == 4:
img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255, 0, 0))
img.draw_string(blob.min_corners()[0], "Rectangle", color=(255, 0, 0))
# 检测圆形
elif blob.corners() == 0:
img.draw_circle(blob.cx(), blob.cy(), blob.w() // 2, color=(0, 255, 0))
img.draw_string(blob.min_corners()[0], "Circle", color=(0, 255, 0))
```
在上述代码中,我们首先初始化了摄像头和颜色阈值。然后在主循环中,使用`find_blobs()`函数查找红色区域,并遍历找到的每个Blob。对于每个Blob,我们使用`blob.corners()`函数检测其角点数量,从而判断其形状。如果角点数量为4,则表示该Blob是一个矩形,我们将其用蓝色线条标记;如果角点数量为0,则表示该Blob是一个圆形,我们将其用绿色圆圈标记。