openMV可以通过标识符分别运行光流定点和色块识别吗？
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import sensor, image, time, math,pyb from pyb import Pin, Timer,UART uart = pyb.UART(3,9600,timeout_char=1000)#串口初始化 # Tracks a black line. Use [(128, 255)] for a tracking a white line. GRAYSCALE_THRESHOLD = [(0, 150)] ROIS = [ (0,0,64,64,0) ] #----------------------------------------寻找直线变量----------------------------------------# #---------------------------------------摄像头初始化-----------------------------------------# sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.B64x64) # 颜色追踪:160*120 光流检测:40*30 sensor.skip_frames(20) sensor.set_auto_gain(False) # 颜色追踪关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色追踪关闭白平衡 Sum_x=0; Sum_y=0; flag=0; i=0; #记录第几行数据 j=0; #记录直线数量 led=pyb.LED(3)#必要的时候进行红外补光 #检测圆形中心点的坐标 center_x=0; center_y=0; center_update=1;#中心圆位置更新的标志 center_x_old=0; center_y_old=0; center_pos_old=0; center_x_down=0; center_y_down=0; center_x_up=0; center_y_up=0; center_x_mid=0; center_y_mid=0; center_y_left=0; center_x_left=0; center_y_right=0; center_x_right=0; center_y_rect=0; center_x_rect=0; center_y_rect_old=0; center_x_rect_old=0; center_flag1=0;#上下 center_flag2=0;#左右 center_flag3=0;#通过roll来调整黑线的位置 通过yaw来调整机头方向 矩形1和2=0; center_flag4=0; center_flag5=0; center_flag6=0; turn_flag=0;#转弯的标志 last_x=0; last_y=0; center_pos=0; yaw_angle=0; out_str1=''; clock = time.clock() f_x = (2.8 / 3.984)*160 f_y = (2.8 / 2.952)*120 c_x = 160*0.5 c_y = 120*0.5 def degrees(radians): return (180*randians)/math.pi led=pyb.LED(2)#必要的时候进行红外补光 #定义一个定时发送数据的函数 def tick(timer):#we will receive the timer object when being called global flag flag=1 tim = Timer(4,freq=20) # create a timer object using timer 4 - trigger at 1Hz tim.callback(tick) # set the callback to our tick function #--------------------------------------while循环开始-----------------------------------------# if uart.any(): positive_ctrl = uart.readinto() uart.write("%s\n" % positive_ctrl) print(positive_ctrl) if(positive_ctrl == 1) while(True): if(flag==1): led.on(); img=sensor.snapshot() img_old=img.copy() #--------------------------------------光流定点-----------------------------------------# img.lens_corr(1.5)#for 2.8mm lens...摄像头畸变纠正 #--------------------------------------检测直线交点的位置---------------------------------------# #img.binary(GRAYSCALE_THRESHOLD,invert=1); #--------------------------------------寻找圆心的位置--------------------------------------# #检测圆形位置 for r in ROIS: blobs=img_old.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=r[0:4], merge=True,pixels_area=10) # r[0:4] is roi tuple. if blobs:#如果找到了颜色块 largest_blob=max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) if(largest_blob[4]>=10 and largest_blob[4]<=1500):#像素点个数 if(largest_blob[3]>=3 and largest_blob[3]<=60): if(largest_blob[2]>=3 and largest_blob[2]<=60): center_y_rect=largest_blob.cy(); center_x_rect=largest_blob.cx(); img.draw_rectangle(largest_blob.rect()) img.draw_cross(center_x_rect,center_y_rect,2) #50ms发送一次数据到飞控 if(yaw_angle<0): out_str1='-' out_str1+= '%.2d'% int(-yaw_angle) #寻找黑线中心位置计算出偏转角度 else: out_str1='+' out_str1+= '%.2d'% int(yaw_angle) #寻找黑线中心位置计算出偏转角度 if(Sum_x<0): out_str1+='-' out_str1+='%.2d'% int(-Sum_x); #光流数据 else: out_str1+='+' out_str1+='%.2d'% int(Sum_x) #寻找黑线中心位置计算出偏转角度 if(Sum_y<0): out_str1+='-' out_str1+= '%.2d'% int(-Sum_y); #光流数据 else: out_str1+='+' out_str1+= '%.2d'% int(Sum_y); #光流数据 out_str1+='%.2d'% int(center_pos); out_str1+='%.2d'% int(center_x_rect); #圆心的位置 out_str1+='%.2d'% int(center_y_rect); out_str1+='%.2d'% int(turn_flag); #直角标志位 out_str1+='%.2d'% int(last_x); #直角交点位置 out_str1+='%.2d'% int(last_y); uart.write('s'+out_str1+'#') #像素位移之和清零 turn_flag=0; Sum_x=0 Sum_y=0 out_str1=''#清除之前的数据 flag=0; led.off(); #-----------------------------------串口打印数据-----------------------------------------# print(clock.fps()) elif(positive_ctrl==3) while(True): img=sensor.snapshot() img.lens_corr(1.5)#for 2.8mm lens...摄像头畸变纠正 for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255,0,0)) img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0,255,0)) #画框，画中心十字 print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation(),\ degrees(tag.x_rotation()), degees(tag.y_rotation()), degrees(tag.z_rotation())) #位置的单位是未知的，旋转单位是角度 print("Tx: %f, Ty: %f, Tz: %f, Rx: %f, Ry: %f, Rz: %f" % print_args) Tx = tag.x_translation() #距标签的X轴长度 Ty = tag.y_translation() output_str = "[%d,%d]"%(Tx,Ty) #标签的中心坐标 urat.write(output_str+'\r\n') print(clock.fps())
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有什么问题？
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@kidswong999 就是我可不可以通过串口给openMV发送1，2；然后oepnMV通过判断是1是2来分别运行光流定点和色块识别。
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可以啊，但是你的逻辑不对。
标识符 = 0 while True: if 串口.any(): 标识符 = 串口.接收() if 标识符 == 1: 光流定点() if 标识符 == 2: 色块识别()上面的 光流定点() 和 色块识别() 是执行一次的，而不是一直执行的，这样就可以根据串口的数据判断了。
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@kidswong999 哦哦，懂了，谢谢