寻找特定目标
这个功能主要应用在,机器人寻找色块,无人机跟踪特定颜色,生产线上检测物体进行分类,还有人机交互等等功能应用。
相关函数
image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)
这个函数在openmv中是用来查找颜色块的函数,通过阈值检测图像中的颜色块,完成之后返回列表,列表中包含所有检测到的颜色块。
thresholds参数
这个参数用来确定检测什么颜色,每个颜色阈值为一个元组,使用LAB颜色表示颜色阈值范围,(L_min ,L_max , A_min , A_max , B_min ,B_max),要检测什么颜色,就要填什么颜色的颜色阈值。
import sensorsensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)thresholds = [(30,100,15,127,15,127)]while (True):image = sensor.snapshot()red_blobs = image.find_blobs(thresholds)
但是这个参数需要注意的是,thresholds参数是一个列表(list),里面元素是需要检测,颜色的元组组成的, 如果没有定义对,就会报错了。
上面的代码,检测红色,但是对返回列表没有什么操作,也就视频上没有什么显示。
roi参数
这个参数用来设置感兴趣的区域,或者说只检测的区域,区域之外的颜色不检测,roi = [x ,y, w, h] 四个参数起始x y 检测区域宽度 w 检测区域高度 h ,使用代码检测左半区的红色,同时框选出来。
import sensor, image# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过一些帧,使设置生效# 定义颜色阈值 (这里假设要检测红色区域)
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]# 定义左边ROI
left_roi = [0, 0, 160, 240] # 定义图像左半部分的感兴趣区域while True:img = sensor.snapshot() # 捕捉图像# 在左边ROI中寻找颜色块red_blobs = img.find_blobs(thresholds, roi=left_roi, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if red_blobs:for blob in red_blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0)) # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0)) # 红色十字print("Red blob found at: (%d, %d) with area %d" % (blob.cx(), blob.cy(), blob.area()))img.draw_rectangle(left_roi,color = (255,0,0)) #将检测区域使用红色框选出来
上面的代码因为设置了roi,所以值检测左半部分区域内的红色,有半部分的红色不检测,同时检测出红色使用,十字和画框进行标出,显示。
x_stride参数
这个参数用来设置,在调用find_blobs函数,指定水平方向上,搜索颜色块的步长,设置为1每个像素都检查,设置为2每隔一个像素进行检查,是检测颜色最小宽度的设置,这个参数设置可以帮助,减少处理时间,通过跳过一些参数。
同时如果不配置默认为2。
y_stride参数
用来查找y方向上的最小宽度像素,默认为1,如果设置为8,是检测颜色最小长度的设置,如果设置为8,就是只检测8个像素以上的,需要检测的颜色。
invert 参数
这个参数用来翻转阈值,检测颜色是thresholds,如果加入这个参数会检测,除设定检测颜色以外的所有颜色,两个取值 True False 前者开启翻转。
area_threshold面积阈值
参数用来设置,检测颜色的最小面积阈值,出现检测颜色,同时检测颜色超过这个阈值,不会被过滤出去,否则将会过滤出去。
pixels_threshold像素阈值
像素阈值参数,同样的像素个数小于这个值会被过滤出去,不会被检测。
merga参数
当检测颜色块重叠的时候,会自动合并颜色块,当设置为True的时候,不论是检测多个颜色块,还是单个颜色块,当检测颜色被分为多个小块的时候,merga这个参数可以合并为整体。
如果检测多个颜色,且颜色在图像中出现重叠,merga = True 这个参数会将,图像合并,为一个颜色块无论这些颜色是否相同。
import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过一些帧,使设置生效# 定义颜色阈值 (假设要检测红色和蓝色区域)
red_thresholds = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
blue_thresholds = (0, 30, -128, 0, -128, 0)
thresholds = [red_thresholds, blue_thresholds]# 创建一个时钟对象来跟踪帧率
clock = time.clock()while True:clock.tick() # 跟踪FPSimg = sensor.snapshot() # 捕捉图像# 在图像中寻找颜色块,设置merge为Trueblobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if blobs:for blob in blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0)) # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0)) # 红色十字print("Blob found at: (%d, %d) with area %d" % (blob.cx(), blob.cy(), blob.area()))print("FPS: %f" % clock.fps()) # 打印FPS
检测红色和蓝色,当红色和蓝色出现重叠的时候,会自动合并为一起。
到此这个函数的多有参数详解就描述完了,在调用函数的时候,参数如果没有填写,那么就会使用默认值进行调用,最少参数只使用检测颜色的LAB值,就可以完成调用。
#函数返回对象属性
前面有提到过,find_blobs()函数是有返回对象的,这个返回对象是一个列表,列表里面的成员变量是表示单个颜色块的对象 ,这些对象是有属性和函数,也就是说,列表里面的对象可以调用函数进行操作。
blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h),可以直接在image.draw_rectangle中使用。
blob.x() 返回色块的外框的x坐标(int),也可以通过blob[0]来获取。blob.y() 返回色块的外框的y坐标(int),也可以通过blob[1]来获取。blob.w() 返回色块的外框的宽度w(int),也可以通过blob[2]来获取。blob.h() 返回色块的外框的高度h(int),也可以通过blob[3]来获取。
blob.pixels() 返回色块的像素数量(int),也可以通过blob[4]来获取。blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标(int),也可以通过blob[5]来获取。blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标(int),也可以通过blob[6]来获取。
blob.rotation() 返回色块的旋转角度(单位为弧度)(float)。如果色块类似一个铅笔,那么这个值为0~180°。如果色块是一个圆,那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性,那么你会得到0~360°,也可以通过blob[7]来获取。
blob.code() 返回一个16bit数字,每一个bit会对应每一个阈值。
import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过一些帧,使设置生效# 定义颜色阈值 (假设要检测红色区域)
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]# 创建一个时钟对象来跟踪帧率
clock = time.clock()while True:clock.tick() # 跟踪FPSimg = sensor.snapshot() # 捕捉图像# 在图像中寻找颜色块blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if blobs:for blob in blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0)) # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0)) # 红色十字# 输出颜色块的属性信息print("Blob found at:")print(" Coordinates: (x=%d, y=%d)" % (blob.cx(), blob.cy()))print(" Area: %d" % blob.area())print(" Rectangle: (x=%d, y=%d, w=%d, h=%d)" % blob.rect())print(" Pixels: %d" % blob.count())print(" Density: %f" % blob.density())print(" Rotation: %f" % blob.rotation())print(" Major Axis Line: %s" % str(blob.major_axis_line()))print(" Minor Axis Line: %s" % str(blob.minor_axis_line()))print(" Compactness: %f" % blob.compactness())print(" Elongation: %f" % blob.elongation())print("FPS: %f" % clock.fps()) # 打印FPS
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