tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) c=img.get_pixel(b[5], b[6])
时间: 2024-04-11 13:33:05 浏览: 24
这段代码的作用是在图像上绘制一个矩形框,并在框内的某个位置绘制一个十字标记。最后,获取十字标记位置的像素值。
代码中的`img`是一个图像对象,`b`是一个包含矩形框和十字标记位置信息的列表或元组。`b[0:4]`表示矩形框的位置信息,`b[5]`和`b[6]`表示十字标记的位置信息。
函数`draw_rectangle`用于在图像上绘制矩形框,返回绘制了矩形框的图像对象。函数`draw_cross`用于在图像上绘制十字标记,返回绘制了十字标记的图像对象。函数`get_pixel`用于获取指定位置的像素值,返回该位置的像素值。
所以,变量`tmp`存储了绘制了矩形框的图像对象,变量`c`存储了十字标记位置的像素值。
相关问题
a=img.draw_rectangle()如何该参数
在使用`img.draw_rectangle()`函数时,可以根据需要传入不同的参数来绘制矩形。具体来说,该函数有四个必需参数和一个可选参数,具体如下:
```python
img.draw_rectangle(x0, y0, x1, y1, color[, thickness[, pattern]])
```
其中,必需参数的含义如下:
- `x0`:矩形左上角的 x 坐标
- `y0`:矩形左上角的 y 坐标
- `x1`:矩形右下角的 x 坐标
- `y1`:矩形右下角的 y 坐标
- `color`:矩形的颜色,可以是一个整数或一个三元组,表示灰度值或 RGB 颜色
可选参数包括:
- `thickness`:矩形边框的宽度,默认为1
- `pattern`:矩形边框的样式,可以是一个整数,表示边框的样式,例如0表示实线,1表示虚线。默认为0。
例如,如果要在一个名为`img`的图片上绘制一个左上角坐标为(10, 10),右下角坐标为(50, 50),颜色为红色的矩形,并设置边框宽度为2,代码可以写成:
```python
img.draw_rectangle(10, 10, 50, 50, color=(255, 0, 0), thickness=2)
```
import sensor import image import lcd import time lcd.init(freq=15000000) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30) while True: img=sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) c=img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img)
你的代码看起来是在MaixPy中使用K210摄像头进行图像识别,并将结果显示在LCD上。根据你的代码,我可以看到你正在寻找绿色物体,并在图像上标记出找到的物体。
然而,根据你之前提到的问题,图像可能太暗,导致无法准确找到绿色物体。你可以尝试调整曝光时间和增益值来改善图像亮度,如下所示:
```python
import sensor
import image
import lcd
import time
lcd.init(freq=15000000)
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_auto_exposure(True) # 使用自动曝光
sensor.set_auto_gain(True) # 使用自动增益
sensor.run(1)
green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30)
while True:
img = sensor.snapshot()
blobs = img.find_blobs([green_threshold])
if blobs:
for b in blobs:
tmp = img.draw_rectangle(b[0:4])
tmp = img.draw_cross(b[5], b[6])
c = img.get_pixel(b[5], b[6])
lcd.display(img)
```
在上述代码中,我将摄像头的曝光时间和增益值设置为自动模式(`sensor.set_auto_exposure(True)`和`sensor.set_auto_gain(True)`),让摄像头根据当前环境光线自动调整这些参数。这可能会改善图像亮度,并提高绿色物体的检测准确性。
如果问题仍然存在,你可以尝试调整阈值范围 (`green_threshold`) 来更好地适应当前环境中绿色物体的颜色。通过尝试不同的阈值范围,你可以找到最适合你的应用的设置。
希望这些调整能帮助你解决问题!如果还有其他问题,请随时提问。
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