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  • 示例的10-Color_Ttracking-blob_detection运行没有出现识别框



    • # Blob Detection Example
      #
      # 这个例子展示了如何使用find_blobs函数来查找图像中的颜色色块。这个例子特别寻找深绿色的物体。
      
      import sensor, image, time
      
      # 为了使色彩追踪效果真的很好,你应该在一个非常受控制的照明环境中。
      green_threshold   = (   0,   80,  -70,   -10,   -0,   30)
      # 设置绿色的阈值,括号里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值(minL, maxL, minA,
      # maxA, minB, maxB),LAB的值在图像左侧三个坐标图中选取。如果是灰度图,则只需
      # 设置(min, max)两个数字即可。
      
      # 你可能需要调整上面的阈值来跟踪绿色的东西…
      # 在Framebuffer中选择一个区域来复制颜色设置。
      
      sensor.reset() # 初始化sensor
      
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use 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.QQVGA) # 使用QQVGA的速度。
      #设置图像像素大小
      
      sensor.skip_frames(10) # 让新的设置生效。
      sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
      #关闭白平衡。白平衡是默认开启的,在颜色识别中,需要关闭白平衡。
      clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率
      
      while(True):
          clock.tick() # 追踪两个snapshots()之间经过的毫秒数.
          img = sensor.snapshot() # 拍一张照片并返回图像。
      
          blobs = img.find_blobs([green_threshold])
          #find_blobs(thresholds, invert=False, roi=Auto),thresholds为颜色阈值,
          #是一个元组,需要用括号[ ]括起来。invert=1,反转颜色阈值,invert=False默认
          #不反转。roi设置颜色识别的视野区域,roi是一个元组, roi = (x, y, w, h),代表
          #从左上顶点(x,y)开始的宽为w高为h的矩形区域,roi不设置的话默认为整个图像视野。
          #这个函数返回一个列表,[0]代表识别到的目标颜色区域左上顶点的x坐标,[1]代表
          #左上顶点y坐标,[2]代表目标区域的宽,[3]代表目标区域的高,[4]代表目标
          #区域像素点的个数,[5]代表目标区域的中心点x坐标,[6]代表目标区域中心点y坐标,
          #[7]代表目标颜色区域的旋转角度(是弧度值,浮点型,列表其他元素是整型),
          #[8]代表与此目标区域交叉的目标个数,[9]代表颜色的编号(它可以用来分辨这个
          #区域是用哪个颜色阈值threshold识别出来的)。
          if blobs:
          #如果找到了目标颜色
              for b in blobs:
              #迭代找到的目标颜色区域
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
                  #用矩形标记出目标颜色区域
                  img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
                  #在目标颜色区域的中心画十字形标记
                  print(b[5], b[6])
                  #输出目标物体中心坐标
      
              print(clock.fps()) # 注意: 当连接电脑后,OpenMV会变成一半的速度。当不连接电脑,帧率会增加。
      


    • @mvlf 还有阈值是设置正确了的



    • 我运行是有识别框的。
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