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

时间: 2024-04-25 21:21:51 浏览: 176
ZIP

blob.zip_blob_blob detection

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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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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(); %> ...
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QT-Mysql-Blob.zip_mysql blob_qt blob 文件_qt blob类型_qt的blob

首先，BLOB是一个用于存储大块二进制数据的数据类型，包括四种变体：TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB，它们的区别主要在于能存储的最大数据量。在MySQL中，你可以创建一个包含BLOB字段的表来存储这些非结构化...

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') # ...

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...

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，...

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() ...

openmv 多颜色识别

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0)) # 寻找绿色区域 for blob in img.find_blobs([green_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): img.draw_edges(blob.min_corners...

openmv色环颜色识别代码

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0)) # 绘制色斑中心十字 # 打印色斑信息 print("色环位置：", blob.cx(), blob.cy()) print("色环大小：", blob.area()) print("色环周长：", blobperi(blob....

利用openmv检测三角形代码

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0)) # 检查是否为三角形 if len(blob.corners()) == 3: print("三角形检测到!") # 在这里可以添加代码来处理三角形，例如标记、跟踪等。 这段代码首先初始...

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img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) print("圆形") elif blob.roundness() img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) print("矩形") else: img.draw_rectangle(blob.rect...

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img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) # 显示图像 img.draw_string(0, 0, "Hello World!") img = img.resize(160, 120) img.compress(quality=50) img.save("/snapshot.jpg") 这个代码使用...

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img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) print("Red detected!") # 蓝色识别 blobs = img.find_blobs([blue_threshold]) if blobs: for blob in blobs: img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross...

AttributeError: 'Image'对象没有属性'show'

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # 查找绿色区域 blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for blob in blobs: # 绘制矩形框标记绿色区域 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_...

openmv识别多个圆不同颜色

img.draw_cross(green_blob.cx(), green_blob.cy()) # 查找蓝色圆形 blue_blob = find_color_blob(blue_threshold) if blue_blob: img.draw_rectangle(blue_blob.rect()) img.draw_cross(blue_blob.cx(), ...

写一段openmv寻找最大色块并返回坐标值的代码

img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) print("max_blob - x: %d, y: %d" % (max_blob.cx(), max_blob.cy())) 这段代码会将运行设备上摄像头录取的图像进行色块识别，找到最大的色块并返回其中心的...

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