img.get_regression和img.line的区别

`img.get_regression`和`img.line`是图像处理中两个不的函数。

`img.get_regression`是用于在图像中检测直线的。它可以通过分析图像中的像素值来识别直线。该函数可能会返回直线的斜率和截距等信息，以及直线在图像上的位置。

`img.line`是用于在图像上绘制直线的函数。它可以通过给定直线的起点和终点坐标，在图像上绘制一条直线。该函数通常用于可视化线条或在图像上标记特定区域。

总结起来，`img.get_regression`是用于检测图像中的直线，而`img.line`是用于在图像上绘制直线。它们的功能和用途是不同的。

相关问题

解释一下while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT)

这段代码是一个循环，不断执行以下操作：

1. 使用 `clock.tick()` 函数来测量循环的执行时间。

2. 使用 `sensor.snapshot()` 函数获取传感器拍摄的图像，并使用 `binary()` 方法将图像转换为二值图像，根据给定的阈值 `THRESHOLD` 进行二值化处理。

3. 使用 `get_regression()` 方法对图像进行线性回归，以检测图像中的直线。传入参数 `[(100,100)]` 表示检测直线的最小长度和间隔。

4. 如果检测到了直线（即 `line` 不为 `None`），则进行以下操作：

a. 计算直线距离图像中心的偏差 `rho_err`，即直线的 rho 值减去图像宽度的一半。

b. 根据直线的角度 `line.theta()` 判断是否大于 90 度，如果是，则计算角度偏差 `theta_err` 为直线角度减去 180 度，否则直接使用直线角度作为偏差。

c. 使用 `draw_line()` 方法在图像上绘制检测到的直线。

d. 打印输出 `rho_err`、`line.magnitude()` 和 `rho_err`。

e. 如果直线长度大于 8（即 `line.magnitude()` 大于 8），则进行以下操作：

- 使用 PID 控制器 `rho_pid` 计算 rho 偏差的输出 `rho_output`。

- 使用 PID 控制器 `theta_pid` 计算角度偏差的输出 `theta_output`。

- 将 `rho_output` 和 `theta_output` 相加得到最终输出 `output`。

- 如果 `output` 小于 0，将其取绝对值并加上 100，得到修正后的输出。

- 将修正后的输出转换为字符串 `OUTPUT`。

- 使用串口 `uart` 发送字符串 `OUTPUT` 到外部设备，并添加回车换行符。

- 打印输出 `OUTPUT`。

这段代码的主要功能是通过图像处理和 PID 控制器来检测并跟踪图像中的直线，并将控制信号通过串口发送给外部设备。

THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10)) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass

这段代码是用于OpenMV小车的视觉导航功能，通过摄像头获取图像，然后处理出图像中的直线，根据直线的位置和角度计算出导航误差，使用PID算法控制小车的运动，使其朝着直线行驶。具体实现过程如下：

1. 导入所需的模块和库，包括OpenMV的sensor、image、time库，pyb库，PID算法库和math库。

2. 设置阈值，用于图像二值化处理，获取黑白图像。

3. 初始化OpenMV摄像头，设置摄像头的参数，如镜像、翻转、像素格式、帧大小等，跳过前几帧，等待摄像头稳定。

4. 进入主循环，获取当前时间，拍摄一帧图像，并进行二值化处理，得到黑白图像。

5. 在二值图像中查找直线，使用get_regression()函数获取直线的位置和角度。

6. 如果有直线，计算出导航误差，分别为rho_err和theta_err，使用abs()函数取绝对值。

7. 如果直线的角度大于90度，则theta_err减去180度。

8. 在原始图像上绘制直线，使用draw_line()函数绘制。

9. 如果直线的长度大于8个像素，则分别使用rho_pid和theta_pid两个PID算法计算出rho_output和theta_output。

10. 将rho_output和theta_output相加，得到output。如果output小于0，则将其取绝对值加上100。

11. 将output转换为字符串，使用uart.write()函数将其发送给串口。

12. 打印输出output。

13. 循环结束，等待下一次循环。