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  • 圆形识别以后可以根据x的大小来返回一个值吗



    • 圆形检测例程

      这个例子展示了如何用Hough变换在图像中找到圆。

      https://en.wikipedia.org/wiki/Circle_Hough_Transform

      请注意,find_circles()方法将只能找到完全在图像内部的圆。圈子之外的

      图像/ roi被忽略...

      import sensor, image, time

      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # grayscale is faster
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()

      while(True):
      clock.tick()

      #lens_corr(1.8)畸变矫正
      img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
      
      # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。
      # magnitude是检测圆的强度。越高越好
      
      # roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定,
      # ROI 即图像矩形。操作范围仅限于roi区域内的像素。
      
      # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x像素的数量。若已知圆较大,可增加
      # x_stride 。
      
      # y_stride 是霍夫变换时需要跳过的y像素的数量。若已知直线较大,可增加
      # y_stride 。
      
      # threshold 控制从霍夫变换中监测到的圆。只返回大于或等于阈值的圆。数值越大,返回的圆越少
      # 应用程序的阈值正确值取决于图像。注意:一条圆的大小是组成圆所有
      # 索贝尔滤波像素大小的总和。
      
      # x_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
      # r_margin的部分合并。
      
      # y_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
      # r_margin 的部分合并。
      
      # r_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
      # r_margin 的部分合并。r表示半径
      
      # r_min,r_max和r_step控制测试圆的半径。
      # 缩小测试圆半径的数量可以大大提升性能。
      # threshold = 3500比较合适。如果视野中检测到的圆过多,请增大阈值;
      # 相反,如果视野中检测到的圆过少,请减少阈值。
      for c in img.find_circles(threshold =2500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 9, r_max = 100, r_step = 2):
          img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
      
          print(c)
      
      if x<=30:
          return 0
      if x>30 and x<60:
          return 1
      if x>=60:
          return 2
      

      我的想法是根据x的大小来返回一个值给机器人,机器人根据数值执行动作。最后的三个if是我自己加的,一直有错误,不知道该怎么写



    • 你return是个啥。返回?返回给啥?

      一般是通过串口发送给其他机器人。

      https://singtown.com/learn/50235/