red_threshold

时间: 2023-09-08 20:12:39 浏览: 98
`red_threshold` 是一个变量或参数,通常用于图像处理或计算机视觉领域,用于指定红色阈值。这个阈值可以根据具体的应用场景和需求进行设置,用于识别或分割图像中的红色区域。 在 OpenMV 中,`red_threshold` 可能是一个数组或元组,用于指定红色阈值的上下限。通常情况下,它的格式为 `(lower_red, upper_red)` 或 `[lower_red, upper_red]`,其中 `lower_red` 和 `upper_red` 分别表示红色阈值的下限和上限。 例如,如果要提取图像中的红色区域,可以使用类似以下的代码: ```python import sensor import image # 初始化相机和传感器 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 拍摄图像 img = sensor.snapshot() # 定义红色阈值 red_threshold = (100, 255) # 提取红色区域 binary_img = img.binary([(red_threshold)]) # 显示结果 img.draw_rectangle(binary_img.rect(), color=(255, 0, 0)) ``` 在上述代码中,我们初始化了相机和传感器,并拍摄了一张图像。然后定义了红色阈值 `(100, 255)`,表示只有图像中的红色像素值在 100 到 255 之间的区域才会被提取出来。最后,使用 `binary` 方法将图像转换成二值图像,只保留红色区域,并在原图上绘制出提取的红色区域。
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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)

# 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())

dev_update_window ('off') dev_close_window () read_image(Image, 'C:/Users/13250/Desktop/20221120-193417-973_5.jpg') get_image_size(Image, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle1) dev_display(Image) rgb1_to_gray(Image, GrayImage) set_display_font(WindowHandle1, 16, 'mono', 'true', 'false') disp_continue_message(WindowHandle1, 'black', 'true') binary_threshold(GrayImage, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold) smallest_rectangle1(Region, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1(Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) reduce_domain(GrayImage, Rectangle, ImageReduced) dev_close_window() dev_open_window(Row1, Column1, Width, Height, 'black', WindowHandle) dev_display(ImageReduced) binary_threshold(ImageReduced, Region1, 'smooth_histo', 'light', UsedThreshold1) fill_up(Region1, RegionFillUp) closing_circle(RegionFillUp, RegionClosing, Width) difference(RegionClosing, RegionFillUp, RegionDifference) dev_close_window() dev_open_window(Row1, Column1, Width, Height, 'black', WindowHandle2) dev_display(RegionDifference) dev_display(Image) area_center(RegionDifference, Area, Row, Column) if(Area>400) dev_set_color('red') dev_display(RegionDifference) set_display_font(WindowHandle2, 16, 'mono', 'true', 'false') disp_message(WindowHandle2, 'NG', 'window', Row, Column, 'yellow', 'false') else set_display_font(WindowHandle2, 16, 'mono', 'true', 'false') disp_message(WindowHandle2, 'OK', 'window', Row, Column, 'green', 'false') endif

能给一个完整的实例吗,比方说以下python代码:import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作(腐蚀和膨胀) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红,绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

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