写一段python代码,使openmv相机能够识别视频左边和右边的图像,若识别到红色或黄色,则发送数据给单片机,并指明在左侧还是右侧

时间: 2023-05-29 15:03:57 浏览: 91
# 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")

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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。
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 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。
以下是可能的 Python 代码,用于将 OpenMV 分为左右两个区域,并在图像中标记出来。它还进行颜色识别,并根据识别结果向单片机发送数据。 python import sensor, image, time from pyb import UART # 初始化串口 uart = UART(3, 9600) # 设置颜色阈值 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 红色 yellow_threshold = (60, 100, -10, 10, -10, 10) # 黄色 # 设置左右区域的宽度 left_width = 80 right_width = 160 # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 主循环 while(True): # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 将图像分为左右两个区域 left_img = img.crop(0, 0, left_width, img.height()) right_img = img.crop(right_width, 0, img.width() - right_width, img.height()) # 在图像中标记左右两个区域 img.draw_rectangle(0, 0, left_width, img.height(), color = (255, 0, 0)) img.draw_rectangle(right_width, 0, img.width() - right_width, img.height(), color = (0, 0, 255)) # 在左边区域进行颜色识别 blobs = left_img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], pixels_threshold = 100, area_threshold = 100) if blobs: for blob in blobs: # 根据颜色发送数据 if blob.code() == 1: uart.write("1") elif blob.code() == 2: uart.write("2") # 在图像中标记识别到的颜色 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # 在右边区域进行颜色识别 blobs = right_img.find_blobs([red_threshold, yellow_threshold], pixels_threshold = 100, area_threshold = 100) if blobs: for blob in blobs: # 根据颜色发送数据 if blob.code() == 1: uart.write("3") elif blob.code() == 2: uart.write("4") # 在图像中标记识别到的颜色 img.draw_rectangle(blob.rect().move(right_width, 0)) img.draw_cross(blob.cx() + right_width, blob.cy()) # 显示图像 img.show() 请注意,此代码仅供参考,可能需要根据实际情况进行修改和调整。
以下是实现该功能的 Python 代码: 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) # 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()) while True: # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 在左右两个区域进行颜色识别 left_blobs = img.find_blobs([(30, 100, -30, 30, -30, 30)], roi=left_roi) right_blobs = img.find_blobs([(30, 100, -30, 30, -30, 30)], roi=right_roi) # 取左右两个区域最大的一个颜色块 left_blob = max(left_blobs, key=lambda b: b.pixels()) if left_blobs else None right_blob = max(right_blobs, key=lambda b: b.pixels()) if right_blobs else None # 标注出左右两个区域最大的一个颜色块 if left_blob: img.draw_rectangle(left_blob.rect()) img.draw_cross(left_blob.cx(), left_blob.cy()) if right_blob: img.draw_rectangle(right_blob.rect()) img.draw_cross(right_blob.cx(), right_blob.cy()) # 判断左右两个区域最大的一个颜色块的颜色,并向单片机发送相应的数字 if left_blob: if left_blob.code() == 1: # 黄色 uart.write("1") elif left_blob.code() == 2: # 红色 uart.write("2") if right_blob: if right_blob.code() == 1: # 黄色 uart.write("3") elif right_blob.code() == 2: # 红色 uart.write("4") 该代码使用 OpenMV 摄像头进行图像采集和处理,将图像分为左右两个区域,并在每个区域内进行颜色识别。如果识别到黄色或红色,且只取区域最大的一个颜色块,就在该颜色块上标注出来,并向单片机发送相应的数字。
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。
以下是一个简单的OpenMV代码,用于识别红色和矩形,并通过串口发送给STM32: python import sensor, image, time, pyb, ustruct # 配置串口 uart = pyb.UART(3, 9600, timeout_char=1000) # 配置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 配置颜色阈值 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 红色阈值 # 找到矩形 def find_rects(img): rects = img.find_rects(threshold = 10000) for rect in rects: img.draw_rectangle(rect.rect(), color=(0, 255, 0)) uart.write(ustruct.pack("<bbb", 1, rect.cx(), rect.cy())) return len(rects) # 主循环 while(True): img = sensor.snapshot() # 查找红色区域 blobs = img.find_blobs([red_threshold]) for blob in blobs: # 画一个矩形框 img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0)) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) uart.write(ustruct.pack("<bbb", 0, blob.cx(), blob.cy())) # 查找矩形 num_rects = find_rects(img) uart.write(ustruct.pack("<bbb", 2, num_rects, 0)) 代码的原理是首先初始化串口和摄像头,然后设置颜色阈值和查找矩形的函数。在主循环中,通过 find_blobs() 函数查找红色区域,然后画一个矩形框,并通过串口发送位置信息。接着通过 find_rects() 函数查找矩形,也画一个矩形框,并通过串口发送数量信息。最后,等待下一次循环。 在STM32中,你需要使用串口接收程序来接收OpenMV发送的数据并进行处理。你可以使用 HAL_UART_Receive() 函数来接收数据,并使用 HAL_UART_Transmit() 函数来发送数据给OpenMV。你还需要解析数据并执行相应的操作。

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