blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)
时间: 2024-06-05 12:11:32 浏览: 20
这段代码通过 `find_blobs` 函数在图像中找到灰度值高于 `GRAYSCALE_THRESHOLD` 的区域。其中,`roi` 是感兴趣区域(Region of Interest)的缩写,表示只在该区域内寻找目标,可以加快处理速度。`pixels_threshold` 和 `area_threshold` 是用于过滤掉面积较小的区域的阈值,`merge` 表示是否将重叠的区域合并成一个。函数的返回值是一个包含所有找到区域信息的列表 `blobs`。
相关问题
blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=roi2, pixels_threshold=100, area_threshold=100,merge=True)
这段代码是在使用OpenMV的图像处理模块对图像进行分块处理,将图像中的较暗的区域(灰度值低于GRAYSCALE_THRESHOLD)识别出来,并将其划分为若干个连通块(blobs),其中连通块的像素数量大于pixels_threshold并且面积大于area_threshold的将被保留下来作为目标物体的候选区域,merge=True表示将所有重叠的连通块合并成一个更大的连通块。其中roi是一个感兴趣区域,只在指定区域内进行分块处理。
from pyb import UART import sensor, image, time, os, tf, pyb sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((160,160)) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_contrast(3) uart = UART(3, 115200) clock = time.clock() flag = 0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.6, y_overlap=0.5): output = obj.output() number = output.index(max(output)) confidence = int(max(output) * 100) if confidence > 75: uart.write(str(number)) print(str(number)) else: uart.write('0') print('0') pyb.delay(10) # 添加延时,单位为毫秒在这里面添加无法识别红色的代码
在这个代码中,您可以添加以下代码来识别红色物体:
```python
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 设置红色阈值
for blob in img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200):
# 在此处添加您的处理代码,例如打印坐标或执行其他操作
pass
```
您可以根据需要调整阈值和其他参数。这段代码使用`find_blobs`函数来查找图像中符合阈值的红色物体。您可以在找到的物体上进行进一步的处理,例如打印坐标或执行其他操作。
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