Color Sensor

时间: 2024-01-16 15:04:02 浏览: 101
A color sensor is a device that detects and measures the color of an object or surface. It typically uses a light source and a detector to determine the spectral reflectance of the object, which is then used to calculate the color. Color sensors are used in a wide range of applications, including printing, quality control, color matching, and robotics. They can be found in a variety of devices, such as cameras, smartphones, and industrial automation systems. Color sensors can detect a wide range of colors, including RGB (red, green, blue) and CMYK (cyan, magenta, yellow, black) color spaces.
相关问题

import sensor, image import lcd from machine import UART from fpioa_manager import fm lcd.init()# sensor.reset()#sensor复位 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#RGB格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#分辨率QVGA320*240 sensor.run(1) sensor.set_vflip(1) #设置摄像头翻转 red_color_m = (38, 71, 20, 54, -14, 41) red_color_i = (11, 75, 11, 103, -36, 72) y=0 while(True): img = sensor.snapshot()#获取一帧图像 i = img.find_blobs( [red_color_m] ,roi=(60,0,200,240), area_threshold=500,merge=True) m = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(0,56,55,131),area_threshold=500) a = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(280,50,55,139),area_threshold=500) if i: for sor in i: img.draw_rectangle( sor[0:4] ,color=lcd.GREEN) img.draw_cross( sor[5],sor[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( sor[5],sor[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) if y > 2: print(sor[5]) y=0 if m: for mi in m: img.draw_rectangle( mi[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( mi[5],mi[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( mi[5],mi[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) print("cross\n") if a: for ao in a: img.draw_rectangle( ao[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( ao[5],ao[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( ao[5],ao[6] )#得到此处的颜色像素值(灰度orRGB) print("cross\n") lcd.display(img) y=y+1

这段代码是用于在摄像头拍摄的图像中检测红色物体,并在图像上标记出检测到的物体。代码中使用了OpenMV库中的函数来实现这些功能。 首先,代码初始化了LCD屏幕和摄像头,并设置摄像头的像素格式和分辨率。然后进入一个无限循环,在每次循环中获取一帧图像。 接下来,代码使用`img.find_blobs()`函数来寻找满足给定颜色范围的物体。在这段代码中,使用了两个不同的颜色范围来检测红色物体,分别是`red_color_m`和`red_color_i`。这两个颜色范围分别对应了不同的检测区域,`red_color_m`对应主要区域,`red_color_i`对应两个次要区域。函数返回的是一个包含物体位置和大小等信息的列表。 然后,代码使用`img.draw_rectangle()`和`img.draw_cross()`函数在图像上标记出检测到的物体。`img.draw_rectangle()`函数用于绘制矩形框,`img.draw_cross()`函数用于绘制十字线。这些函数的参数是物体的位置和大小等信息。 最后,代码使用`lcd.display()`函数将处理后的图像显示在LCD屏幕上。 需要注意的是,代码中还有一些其他的处理逻辑,比如获取特定位置的像素值和打印信息等。这些逻辑可以根据实际需求进行调整和修改。

# 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,A通道范围在-64到-8之间,B通道范围在-32到32之间。 代码中使用了图像传感器来捕获图像,并进行颜色跟踪。通过设置阈值来确定跟踪颜色的范围。然后,使用`find_blobs`函数找到符合阈值要求的颜色块,并绘制出来。最后,打印出每秒处理的帧数。 请注意,这段代码中的阈值是一些通用的阈值,你可能需要根据实际情况进行调整。
阅读全文

相关推荐

c
#include //包含头文件,这个嘛,就不用多说了~~ #include "L1602.h" //#define hong 10000 //out接p3.5 sbit tcs230_en=P1^0; sbit tcs230_s2=P1^1; sbit tcs230_s3=P1^2; uint ryz,gyz,byz; uint rb,gb,bb; //白平衡子程序 void celiang() { //*********求R值************************************ TH0=(65536-10000)/256; TL0=(65536-10000)%256; TH1=0; TL1=0; tcs230_s2=0; tcs230_s3=0;//选择红色滤光器 tcs230_en=0; TR0=1;//10毫秒开始计时 TR1=1;//开始计数 while(TF0==0);//等待定时器溢出 TF0=0;//清楚定时器0溢出标志 TR0=0;//关闭定时0 TR1=0; rb=(unsigned long)(TH1*256+TL1)*255/ryz; if(rb>255)rb=255;//判断RGB值是否合法 //***********求B值************************************** TH0=(65536-10000)/256; TL0=(65536-10000)%256; TH1=0; TL1=0; tcs230_s2=0; tcs230_s3=1;//选择蓝色滤光器 TR0=1;//10毫秒开始计时 TR1=1;//开始计数 while(TF0==0);//等待定时器溢出 TF0=0;//清楚定时器0溢出标志 TR0=0;//关闭定时0 TR1=0; bb=(unsigned long)(TH1*256+TL1)*255/byz; if(bb>255)bb=255;//判断RGB值是否合法 //***********求G值************************************** TH0=(65536-10000)/256; TL0=(65536-10000)%256; TH1=0; TL1=0; tcs230_s2=1; tcs230_s3=1;//选择绿色滤光器 TR0=1;//10毫秒开始计时 TR1=1;//开始计数 while(TF0==0);//等待定时器溢出 TF0=0;//清楚定时器0溢出标志 TR0=0;//关闭定时0 TR1=0; tcs230_en=1; gb=(unsigned long)(TH1*256+TL1)*255/gyz; if(gb>255)gb=255;//判断RGB值是否合法 } //****************************************************** //白平衡子程序 void baipingheng() { //**************求取红色因子*********************** TH0=(65536-10000)/256; TL0=(65536-10000)%256; TH1=0; TL1=0; tcs230_s2=0; tcs230_s3=0;//选择红色滤光器 tcs230_en=0; TR0=1;//10毫秒开始计时 TR1=1;//开始计数 while(TF0==0);//等待定时器溢出 TF0=0;//清楚定时器0溢出标志 TR0=0;//关闭定时0 TR1=0; ryz=TH1*256+TL1;//其实这里的比例因子应该为255/(TH1*256+TL1) //**************求取蓝色因子*********************** TH0=(65536-10000)/256; TL0=(65536-10000)%256;

最新推荐

recommend-type

代驾应用系统 SSM毕业设计 附带论文.zip

代驾应用系统 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B
recommend-type

线上书籍查阅系统 SSM毕业设计 附带论文.zip

线上书籍查阅系统 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B
recommend-type

c语言教工工资管理系统.rar

c语言教工工资管理系统
recommend-type

绘制数论中的涡旋图,用html,css,javascript实现

可保存图片,开源,绘制奇妙美丽的图片
recommend-type

(源码)基于XilinxFPGA加速的面部评分系统.zip

# 基于Xilinx FPGA加速的面部评分系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Xilinx FPGA加速的面部识别和评分系统,名为FaceScore。该项目在国际夏季学校中作为案例研究完成,旨在展示如何在嵌入式系统中高效部署深度学习应用。通过利用Xilinx的硬件加速技术,系统能够实现快速且高效的面部识别与评分功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 面部检测利用深度学习模型从视频流中识别出人脸,并输出人脸的坐标。 2. 硬件加速通过Xilinx FPGA加速深度学习模型的计算密集型部分,如卷积操作。 3. 面部评分对检测到的人脸进行特征提取,并通过图像分类CNN模型进行评分。 4. 整体架构项目包含ARM处理器(用于视频流和图像处理)、面部检测模块、DPU(FPGA上的软核)和面部评分模块。 ## 安装与使用步骤 假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 环境准备 安装Xilinx提供的开发环境及相关工具链。
recommend-type

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类,并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素,且允许其中存储重复的元素,也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口,它支持一系列的列表操作,包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素,以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时,它的容量会自动增加以适应需要,因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时,其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的,但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失,因为需要创建一个新的更大的数组,并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中,使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如: ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例,并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中,可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素,比如get(int index)用于获取指定位置的元素,set(int index, E element)用于更新指定位置的元素,remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素,size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理,以下是更加详细的代码示例,以及一个简单的运行效果图展示: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后,控制台会输出以下效果图: ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList,然后展示了如何遍历这个列表,更新和移除元素,最终再次遍历列表以展示所做的更改,并输出列表的当前大小。在这个过程中,可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外,ArrayList的实现是基于数组的,因此它允许快速的随机访问,但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性,所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作,可以考虑使用LinkedList,它基于链表实现,更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时,应当注意避免过度使用,特别是当知道集合中的元素数量将非常大时,因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景,选择合适的集合类是非常重要的,以确保程序性能和资源的最优化利用。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MATLAB信号处理优化】:算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】:算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB,作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件,为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识,包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示,可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
recommend-type

在西门子S120驱动系统中,更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置?

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程,以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤: 参考资源链接:[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前,首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件,并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器,下载当前拓扑结构,然后删除旧的SMI
recommend-type

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具,该工具用于在2D和3D环境中,通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机(或视点)出发,通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中,允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线,需要相机的投影矩阵(projection matrix)和视图矩阵(view matrix),这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线(Picking Ray)**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念,它是从相机出发穿过视口(viewport)上某个特定点(通常是鼠标点击位置)的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中,拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试(hit testing)等。 2. **投影矩阵(Projection Matrix)与视图矩阵(View Matrix)**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上,通常包括透视投影(perspective projection)和平面投影(orthographic projection)。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向,它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵,这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入,通过invProjView矩阵逆变换,计算出射线在世界坐标系中的起点(origin)和方向(direction)。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置,方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言(如JavaScript)的矩阵库(例如gl-mat4)来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试(Hit Testing)**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中,通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互,例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言,在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库,它提供了创建和操作4x4矩阵的函数,这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库,开发者可以更容易地执行矩阵运算,而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库,它封装了拾取射线生成的算法,让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中,同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master",表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目,通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节,并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具,为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵,允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计(CAD)等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线,开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。