blob = img.find_blobs([threshold1], roi=area)#找白色圆 i = 2*blob.r()

时间: 2023-06-17 07:07:18 浏览: 165
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blob_oracle.rar_blob_blob oracle_c++ oracle blob_oracle_oracle

这段代码是在使用OpenMV相机时，对图像进行处理的代码。 `img.find_blobs([threshold1], roi=area)`这一行是在寻找图像中符合设定阈值的blob（即连通块），threshold1是设定的阈值，roi是设定的感兴趣区域。 `blob.r()`是获取blob的半径，`i = 2*blob.r()`是将半径乘以2赋值给变量i。这里的目的是计算圆的直径。
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for blob in img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True, margin=10):

代码中的 img 是一个图像对象，threshold 是用来进行阈值处理的参数。 循环中的 blob 是一个表示找到的每个 blob 的对象。你可以在循环内部对每个 blob 进行处理，比如获取它的位置、大小等信息，或者执行...

for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):

具体来说，img.find_blobs()函数接受一个阈值列表作为参数，其中thresholds[threshold_index]是用于图像分割的阈值。pixels_threshold参数指定了色块中至少包含的像素数，而area_threshold参数指定了色块的...

import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')

6. 在图像中寻找黄色物体的区域（使用find_blobs函数）。 7. 如果找到了物体，找到最大的物体并打印其中心坐标。 8. 将中心坐标通过UART串口发送出去。 9. 如果没有找到物体，则打印"not found!"。 请注意，此...

for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]]

根据引用\[1\]、引用\[2\]和引用\[3\]的描述，find_blobs函数的参数包括thresholds、roi、pixels_threshold、area_threshold和merge等。thresholds参数用于设置颜色阈值，roi参数用于指定感兴趣区域，pixels_...

# 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，...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。

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)

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]) # ...

from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化

ax.set_zlim(0, binary_image.shape[2]) plt.show() 这段代码使用了matplotlib库中的3D可视化功能，将原始的二进制图像和骨架图像在三维空间中显示出来。其中，红色的点表示二进制图像中的非零点，蓝色的线条...

img.find_blobs这个代码的意义

img.find_blobs() 是 OpenMV 中的一个函数，用于在图像中寻找颜色块。它可以帮助我们在图像中找到特定颜色的物体，从而进行目标检测、跟踪等应用。 具体而言，img.find_blobs() 函数会将图像中所有的颜色块进行...

请你用OpenMv中的img.find_blobs(）函数编写一个颜色识别并且返回是否识别到目标颜色的函数demo

has_target_color = len(blobs) > 0 and blobs[0].area >= min_blob_area return has_target_color # 使用函数 target_color = (0, 100, 100) # 示例中的目标颜色，可以根据实际需求调整 result = color_...

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

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...

image.find_blobs()函数讲解

image.find_blobs()函数是OpenMV图像处理库中的一个函数，用于在图像中查找blob（连通区域）。该函数的参数较多，包括thresholds、roi、x_stride、y_stride、invert、area_threshold、pixels_threshold、merge、...

openmv中的find_blobs

blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=min_pixels, area_threshold=min_area) 其中，img是一个OpenMV图像对象，thresholds是一个颜色阈值列表，用于指定要查找的颜色范围。pixels_threshold和...

openmv中的函数find_blobs在哪个模块中定义的

blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=min_pixels, area_threshold=min_area) 其中，img是一个OpenMV图像对象，thresholds是一个颜色阈值列表，用于指定要查找的颜色范围。pixels_threshold和...

使用 Scikit-Image 中的 skimage.feature.blob_log() 函数来检测太阳黑子。 完成： 通过sunpy读取的fits文件,获取图中的太阳黑子位置， 并使用matplotlib进行展示，获取图中太阳黑子的经纬度信息以及转化为像素值的位置， 并在图中标识位置和像素坐标值。

blobs_log = blob_log(image, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.1) # 获取太阳黑子的像素坐标和经纬度信息 pix_coords = [(int(blob[0]), int(blob[1])) for blob in blobs_log] world_coords = sunpy_map....
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学习路线Blob分析.rar

然后，应用find_blobs或find_rectangle1等函数来检测图像中的Blob。这些函数会返回Blob的特征信息，如中心坐标、面积、长宽比、形状指数等。根据这些特征，可以进行进一步的分类和筛选，例如剔除过小或过大的...

target=img.find_blobs([threshold2], pixels_threshold=0, area_threshold=0, merge=True, margin=0):

这段代码是基于OpenMV的img对象对图像进行颜色阈值化处理，然后使用find_blobs函数来找到符合条件的连通区域（blob）。其中，threshold2是阈值参数，pixels_threshold和area_threshold是用来过滤掉面积小于一定值的...

def find_blobs_in_rois(img): global ROIS roi_blobs_result = {} for roi_direct in ROIS.keys(): roi_blobs_result[roi_direct] = { 'cx': -1, 'cy': -1, 'blob_flag': False } for roi_direct, roi in ROIS.items(): blobs=img.find_blobs(Red_threshold, roi=roi, merge=True, pixels_area=10) if len(blobs) == 0: continue largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) x,y,width,height = largest_blob[:4] if not(width >=3 and width <= 45 and height >= 3 and height <= 45): continue roi_blobs_result[roi_direct]['cx'] = largest_blob.cx() roi_blobs_result[roi_direct]['cy'] = largest_blob.cy() roi_blobs_result[roi_direct]['blob_flag'] = True

接下来，函数使用img.find_blobs方法在每个ROI中查找斑点。如果没有找到斑点，则继续到下一个ROI。如果找到了斑点，函数选择最大的斑点作为最终结果，并获取其位置和尺寸信息。然后，函数检查斑点的宽度和高度是否...

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