img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

时间: 2024-04-25 07:21:51 浏览: 165
CPP

画十字的c程序

在代码中的这一行img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())是用来在图像上绘制一个十字标记，标记的位置是色块的中心点。\[1\]这个函数的参数blob.cx()和blob.cy()分别表示色块的中心点的x坐标和y坐标。通过在图像上绘制这个十字标记，可以更直观地显示出色块的位置。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [openmv传承（一）:自动灰度颜色跟踪示例](https://blog.csdn.net/qq_52528413/article/details/124849833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [open mv单颜色识别例程](https://blog.csdn.net/weixin_53414888/article/details/112757694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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rar

jsp1.rar_jsp blob_jsp 图片_mysql blob_图片 MySQL

byte[] imageBytes = blob.getBytes(1, (int) blob.length()); %> <img src="data:image/jpeg;base64, (Base64.encodeBase64(imageBytes)) %>" alt="Image"> rs.close(); pstmt.close(); conn.close(); %> ...

img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())

blob.rect()返回一个表示检测到的物体位置的矩形对象，blob.cx()和blob.cy()返回物体的中心点坐标。通过调用这些函数并传入相应的参数，可以在图像上绘制出检测到的物体的位置框和中心点。

ROI_height = 90 ROI = [0, int(120 - ROI_height), 160, ROI_height] blobs = img.find_blobs([white_thre],roi=ROI) #for blob in blobs: #img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(),(0,0,0)) #img.draw_rectangle(blob.rect()) if blobs: # max_blob不一定是赛道，但是如果如果硬件动作组不偏离中线，应可以直接这么写。 # 应设计多个不同条件下的转弯和移动动作组，使用手掰编程或者改变原有动作的转角即可。 max_blob = find_max(blobs) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),(0,0,0)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) #print(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.rect()[2], max_blob.rect()[3], max_blob.pixels()) #print(max_blob.density(), max_blob.w(), max_blob.h()) blob_white_height_prob = 0.4 # TODO 可调 height_prob = max_blob.h()/ROI_height print('height_prob: '+ str(height_prob) + ' ' + 'density：' + str(max_blob.density())) if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue你帮我在代码里修改判断机器狗左转的条件，给我一个更好的代码

使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # ...

import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')

这段代码是一个基于OpenMV摄像头的颜色识别程序。程序的功能是识别图像中的黄色物体并通过UART串口发送物体的中心坐标。 该程序的主要逻辑如下： 1. 导入所需的库和模块。 2. 设置黄色物体的颜色阈值。...

# Single Color Code Tracking Example # # This example shows off single color code tracking using the CanMV Cam. # # A color code is a blob composed of two or more colors. The example below will # only track colored objects which have both the colors below in them. import sensor, image, time, math # Color Tracking Thresholds (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # The below thresholds track in general red/green things. You may wish to tune them... thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds -> index is 0 so code == (1 << 0) (30, 100, -64, -8, -32, 32)] # generic_green_thresholds -> index is 1 so code == (1 << 1) # Codes are or'ed together when "merge=True" for "find_blobs". sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() # Only blobs that with more pixels than "pixel_threshold" and more area than "area_threshold" are # returned by "find_blobs" below. Change "pixels_threshold" and "area_threshold" if you change the # camera resolution. "merge=True" must be set to merge overlapping color blobs for color codes. while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): if blob.code() == 3: # r/g code == (1 << 1) | (1 << 0) # These values depend on the blob not being circular - otherwise they will be shaky. # if blob.elongation() > 0.5: # img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255,0,0)) # img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0,255,0)) # img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0,0,255)) # These values are stable all the time. img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # Note - the blob rotation is unique to 0-180 only. img.draw_keypoints([(blob.cx(), blob.cy(), int(math.degrees(blob.rotation())))], size=20) print(clock.fps())

这段代码是一个单色码跟踪的示例，使用了CanMV Cam进行跟踪。它会跟踪具有下列颜色的物体： 1. 红色：亮度范围在30到100之间，A通道范围在15到127之间，B通道范围在15到127之间。 2. 绿色：亮度范围在30到100之间，...

for b in blob: #img.draw_rectangle(b.rect(), color = (250,0,0))#画红色矩形 img.draw_edges(b.min_corners(), color=(0,255,0))#蓝色，绘制边缘线 img.draw_cross(b.cx(),b.cy(),color=(0,255,0))#以圆心画十字 #print("Dia

这段代码是用于处理图像中的目标物体，具体来说，它会对每一个检测到的物体进行以下操作： 1. 画一个红色的矩形框出该物体的位置和大小。 2. 用蓝色绘制该物体的边缘线。 3. 以物体中心为中心，在图像上画一个...

if blobs: # max_blob不一定是赛道，但是如果如果硬件动作组不偏离中线，应可以直接这么写。 # 应设计多个不同条件下的转弯和移动动作组，使用手掰编程或者改变原有动作的转角即可。 max_blob = find_max(blobs) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),(0,0,0)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) #print(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.rect()[2], max_blob.rect()[3], max_blob.pixels()) #print(max_blob.density(), max_blob.w(), max_blob.h()) blob_white_height_prob = 0.4 # TODO 可调 height_prob = max_blob.h()/ROI_height print('height_prob: '+ str(height_prob) + ' ' + 'density：' + str(max_blob.density())) if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue你帮我在代码里修改判断机器狗左转的条件，给我一个更好的代码

if max_blob.cx() < ROI_height and max_blob.cx() 如果最大的blob的中心点坐标小于ROI_height且小于100 uart.write('8''\r\n') # 向左转 led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart....

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy # FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) sending_data(cx,cy,cw,ch) # uart.write(FH) 请确保你在其他地方定义了 find_max 和 sending_data ...

img.find_blobs这个代码的意义

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # 显示图像 sensor.snapshot() 这个例子中，我们先初始化了摄像头，然后设置了一个颜色追踪参数 red_threshold，用于追踪红色物体。接着使用 img.find_blobs() ...
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。