image.get_statistics

`image.get_statistics()` 是 OpenMV 的一个函数，用于获取图像的统计信息。它会返回一个元组，包含图像的像素数量、像素平均值、像素标准差和像素中位数。这些统计信息对于图像处理和计算机视觉应用非常有用。例如，可以使用它来估计图像的亮度、对比度、直方图等信息，或者用于图像分割、边缘检测、目标检测等应用中。

函数返回的元组中四个元素的含义依次为：像素数量、像素平均值、像素标准差和像素中位数。例如，可以使用以下代码获取当前图像的统计信息：

import sensor, image

sensor.reset()                      # 重置传感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置帧大小
sensor.skip_frames(time = 2000)     # 等待传感器稳定

while True:
    img = sensor.snapshot()         # 获取图像
    stats = img.get_statistics()    # 获取图像统计信息
    print(stats)                    # 打印统计信息

在上述代码中，`img.get_statistics()` 函数返回的统计信息将打印到终端。

相关问题

image.get_statistics函数的参数

OpenMV中的 `image.get_statistics()` 函数用于计算图像的统计信息。该函数的参数如下：

image.get_statistics([roi, bins])

其中，`roi` 是一个元组，表示感兴趣区域（Region of Interest）的坐标和尺寸。如果不指定该参数，则会对整张图像进行统计。`bins` 是一个整数，表示直方图中的分组数，默认为 256。

例如，你可以使用以下代码计算整张图像的统计信息：

import sensor, image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

img = sensor.snapshot()
statistics = img.get_statistics()
print(statistics)

你也可以使用以下代码计算图像左半边的统计信息：

import sensor, image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

img = sensor.snapshot()
roi = (0, 0, img.width()//2, img.height())
statistics = img.get_statistics(roi=roi)
print(statistics)

需要注意的是，`image.get_statistics()` 函数返回一个包含统计信息的元组，包括最小值、最大值、平均值、中位数、众数和直方图。

可以把这段代码精简吗import sensor, image, time, lcd from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) lcd.init() sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) lcd.display(img) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2c.r(), 2c.r()) statistics = img.get_statistics(roi=area) print(statistics) if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) uart.write("find red cirl!\n") time.sleep_ms(2000) else: img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255)) uart.write("nothing!\n") time.sleep_ms(2000) print("FPS %f" % clock.fps())

可以，精简后的代码如下：

import sensor, image, time, lcd
from pyb import UART

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
lcd.init()
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()
uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000)

while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
    lcd.display(img)
    for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2):
        area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r())
        statistics = img.get_statistics(roi=area)
        if 0 < statistics.l_mode() < 100 and 0 < statistics.a_mode() < 127 and 0 < statistics.b_mode() < 127:
            img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0))
            uart.write("find red circle!\n")
            time.sleep_ms(2000)
        else:
            img.draw_rectangle(area, color=(255, 255, 255))
            uart.write("nothing!\n")
            time.sleep_ms(2000)
    print("FPS %f" % clock.fps())

这里主要是将代码进行了格式化，去除了一些冗余的空格和一些无用的注释。