多颜色组合识别，为什么blob.code()==3是红绿组合？
-
这是例程：
# 多颜色组合识别 # # 这个例子展示了使用OpenMV Cam进行多色代码跟踪。 # # 颜色代码是由两种或更多颜色组成的色块。下面的例子只会跟踪其中有两种或多种颜色的彩色物体。 import sensor, image, time # 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # 下面的阈值一般跟踪红色/绿色的东西。你可以调整它们… 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) (0, 15, 0, 40, -80, -20)] # generic_blue_thresholds -> index is 2 so code == (1 << 2) # 当“find_blobs”的“merge = True”时，code代码被组合在一起。 sensor.reset() #初始化摄像头，reset()是sensor模块里面的函数 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) #设置图像像素大小 sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # 颜色跟踪必须关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色跟踪必须关闭白平衡 clock = time.clock() # 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被 # 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率， # 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。 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 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/g") if blob.code() == 5: # r/b code img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/b") if blob.code() == 6: # g/b code img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "g/b") if blob.code() == 7: # r/g/b code img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) img.draw_string(blob.x() + 2, blob.y() + 2, "r/g/b") print(clock.fps())
-