ROI_height = 90 ROI = [0, int(120 - ROI_height), 160, ROI_height] blobs = img.find_blobs([white_thre],roi=ROI) #for blob in blobs: #img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(),(0,0,0)) #img.draw_rectangle(blob.rect()) if blobs: # max_blob不一定是赛道，但是如果如果硬件动作组不偏离中线，应可以直接这么写。 # 应设计多个不同条件下的转弯和移动动作组，使用手掰编程或者改变原有动作的转角即可。 max_blob = find_max(blobs) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),(0,0,0)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) #print(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.rect()[2], max_blob.rect()[3], max_blob.pixels()) #print(max_blob.density(), max_blob.w(), max_blob.h()) blob_white_height_prob = 0.4 # TODO 可调 height_prob = max_blob.h()/ROI_height print('height_prob: '+ str(height_prob) + ' ' + 'density：' + str(max_blob.density())) if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue你帮我在代码里修改判断机器狗左转的条件，给我一个更好的代码

时间: 2023-06-24 18:09:02 浏览: 155
IFAITH

iPhone_4-6.1.3_(10B329)-blobs.ifaith

根据代码注释和实际情况，我建议你修改以下代码： ``` if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue ``` 修改建议如下： ``` if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx() < ROI[0] + ROI[2] / 2 - max_blob.w() / 2: uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count += 1 elif max_blob.cx() > ROI[0] + ROI[2] / 2 + max_blob.w() / 2: uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count += 1 continue ``` 这个修改后的代码使用了max_blob的宽度和ROI来计算赛道的中心线，从而判断机器狗是否需要左转或右转。
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在这个压缩包中的源码文件，如blobworld、getblobid、match_blobs_keywords、match_next、show_blob、sketch、topframe，可能涉及到图像处理算法，比如识别、匹配、显示和操作图像中的特定对象（blob...

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...

def state_deflection_angle(roi_blobs_result): ''' 说明：偏转状态值返回 ''' # ROI区域权重值 #ROIS_WEIGHT = [1, 1, 1, 1] ROIS_WEIGHT = [1, 0, 0, 1] state_crossing = False deflection_angle = 0 down_center = 0 center_num = 0 # 偏转值计算，ROI中心区域X值 centroid_sum = roi_blobs_result['up']['cx']*ROIS_WEIGHT[0] + roi_blobs_result['middle_up']['cx']*ROIS_WEIGHT[1] \ + roi_blobs_result['middle_down']['cx']*ROIS_WEIGHT[2] + roi_blobs_result['down']['cx']*ROIS_WEIGHT[3] if roi_blobs_result['up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[0] if roi_blobs_result['middle_up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[1] if roi_blobs_result['middle_down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[2] if roi_blobs_result['down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[3] center_pos = centroid_sum / (ROIS_WEIGHT[0]+ROIS_WEIGHT[1]+ROIS_WEIGHT[2]+ROIS_WEIGHT[3]) deflection_angle = (IMG_WIDTH/2)- center_pos # 判断两侧ROI区域检测到黑色线 if roi_blobs_result['left']['blob_flag'] and roi_blobs_result['right']['blob_flag']: # 判断两侧ROI区域检测到黑色线处于图像下方1/3处 if roi_blobs_result['left']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)) and roi_blobs_result['right']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)): # 当最下方ROI区域的黑线宽度大于140像素（检测到路口） if roi_blobs_result['down']['w'] > 235: state_crossing = True #elif roi_blobs_result['up']['blob_flag']: #state_crossing = True return down_center, state_crossing, deflection_angle 详细剖析里面的值都是怎么计算的

这里使用了 roi_blobs_result 字典中不同ROI区域的中心位置属性（如 'up'、'middle_up' 等）和权重值。 4. 根据每个ROI区域是否检测到黑色线，更新有效ROI区域的数量 center_num。 5. 计算下方ROI区域的...

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blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)

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 ...

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根据您提供的代码，您似乎是在使用图像处理库 SimpleCV 中的 find_blobs 方法。然而，根据报错信息 "AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'find_blobs'"，这个错误是因为 NumPy 数组对象没有...

请给出每句代码的含义#rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) #theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) #output = rho_output+theta_output outdata=[rho_err,theta_err,0] print(outdata) outuart(rho_err,theta_err,0) if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roi=roi1[0]): #left #print('left') left_flag=1 if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roi=roi1[1]): #right #print('right') right_flag=1 if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roi=roi1[2]): #up #print('up') up_flag=1 #if not img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roi=roi1[3]): #stop ##print('up') #stop_flag=1 if left_flag==1 and right_flag==1: outuart(0,0,1) #time.sleep_ms(5) print('shizi') continue if left_flag==1 and up_flag==1: outuart(0,0,2) print('up-left') continue if right_flag==1 and up_flag==1: outuart(0,0,3) print('up-right') continue #if stop_flag==1: #outuart(0,0,4) #print('stop') #continue #car.run(50+output, 50-output) else: #outuart(0,0,4) ##car.run(0,0) #print('stop') pass else: #car.run(50,-50) outuart(0,0,4) #if not_stop==1: #time.sleep_ms(1000) #not_stop=0 print('stop')

7. if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roi=roi1[0]):：检测图像中是否存在满足给定颜色范围的物体。如果存在，则执行下面的代码。这里使用了一个特定的颜色范围来检测物体。 8. left_flag=1：将...

blobs = img.find_blobs(threshold,x_stride=1, y_stride=1, area_threshold=0, pixels_threshold=0,merge=False,margin=1)

这些区域的大小、位置等信息会被保存在 blobs 变量中。 函数的参数中，threshold 是指二值化的阈值，x_stride 和 y_stride 分别是在 x 和 y 方向上的步长，用于加速计算。area_threshold 和 pixels_threshold 分别...

if blobs: # max_blob不一定是赛道，但是如果如果硬件动作组不偏离中线，应可以直接这么写。 # 应设计多个不同条件下的转弯和移动动作组，使用手掰编程或者改变原有动作的转角即可。 max_blob = find_max(blobs) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(),(0,0,0)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) #print(max_blob.cx(), max_blob.cy(), max_blob.rect()[2], max_blob.rect()[3], max_blob.pixels()) #print(max_blob.density(), max_blob.w(), max_blob.h()) blob_white_height_prob = 0.4 # TODO 可调 height_prob = max_blob.h()/ROI_height print('height_prob: '+ str(height_prob) + ' ' + 'density：' + str(max_blob.density())) if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue你帮我在代码里修改判断机器狗左转的条件，给我一个更好的代码

if max_blob.cx() < ROI_height and max_blob.cx() 如果最大的blob的中心点坐标小于ROI_height且小于100 uart.write('8''\r\n') # 向左转 led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart....

代码解读： cnn = model.CNN(img_size=config.img_size, num_class=num_class).to(device) cnn.load_state_dict( torch.load(os.path.join(config.model_path, config.model_name)) ) finalconv_name = 'conv' # hook feature_blobs = [] def hook_feature(module, input, output): feature_blobs.append(output.cpu().data.numpy()) cnn._modules.get(finalconv_name).register_forward_hook(hook_feature) params = list(cnn.parameters()) # get weight only from the last layer(linear) weight_softmax = np.squeeze(params[-2].cpu().data.numpy())

其输入图像的尺寸是 config.img_size，输出类别数目为 num_class。 接下来，代码通过调用 torch.load 函数加载预训练模型的参数，并使用 load_state_dict 函数将参数加载到 cnn 模型中。 然后，代码定义...

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...

color_blobs = img.find_blobs([red,blue, yellow])

color_blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow]) 是一个用于在图像中找到一组颜色块的函数调用。接受一个包含待检测颜色的列表作为参数，并返回一个包含检测到的颜色块的列表。 在这个例子中，red、blue和...

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

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，...

X1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=2000, factor=.6, noise=.02) X2, y2 = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[1.2, 1.2]], cluster_std=[[.1]], random_state=9)

这是使用scikit-learn库中的datasets模块生成两个数据集。第一个数据集使用make_circles函数生成2000...第二个数据集使用make_blobs函数生成400个样本，这些样本分布在一个中心点为[1.2,1.2]的二维空间内，方差为0.1。

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 send_data_packet(x,y,z,w): temp = ustruct.pack("<bbhhhh", #格式为俩个字符俩个整型 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(x), # up sample by 2 #数据1 int(y), # up sample by 2 #数据2 int(z), int(w), 0x5B) uart.write(temp); #串口发送 uart = UART(3, 9600, timeout_char=1000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([white_threshold]) if blobs: #print('sum : %d'% len(blobs)) data=[] for c in img.find_circles(threshold = 2000, x_margin = 55, y_margin = 55, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 1): #img.draw_circle(c.rect()) # rect img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r()) data.append((c.x(),c.y())) data_out = json.dumps(set(data)) uart.write(data_out +'\n') print('you send:',data_out) else: print("not found!")如何设置串口接收的函数，用c语言在keil上配置

#include <stdint.h> // 声明串口接收函数 void UART_Receive_Handler(uint8_t data); // 定义串口接收函数 void UART_Receive_Handler(uint8_t data) { // 处理接收到的数据 // ... } int main(void) { // .....

import sensor import image import lcd import time lcd.init(freq=15000000) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30) while True: img=sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) c=img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img)

blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for b in blobs: tmp = img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp = img.draw_cross(b[5], b[6]) c = img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img) 在...

这段代码是在做什么 if Dataset == -1: X, y = datasets.make_s_curve(3000, random_state=0, noise=0.07) X = np.delete(X, 1, axis=1) # X/=2 X[:, -1] += 1 X[-1, :] -= 1 X3, y = datasets.make_circles(n_samples=(2000, 0), factor=.6, noise=.13) X3 /= 2 X2, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[ [-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2) #X3, y = datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[0,0]], cluster_std=[[.1]], random_state=10) # #X2, y3=datasets.make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=0) X = np.concatenate((X, X2, X3)) N = len(X)# number of node # # t=np.zeros(N) X = np.insert(X, 2, np.zeros(N), axis=1) # f = open('x.txt', 'w+') # for i in X: f.write('{0}\t{1}\t{2}\N'.format(i[0],i[1],i[2])) # f.close() else: f =fileNames[Dataset] with open(f, 'r') as file: X = [[float(number) for number in line.strip().rstrip('\t').split('\t')] for line in file.readlines()] X = np.array(X) X[:,2].fill(0)

- datasets.make_blobs(n_samples=400, n_features=2, centers=[[-0.1, 0]], cluster_std=[.05], random_state=2)：生成一个高斯分布的数据集，包含 400 个样本，其中心点为 [-0.1, 0]，标准差为 0.05。...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。