星瞳实验室APP,快速收到回复
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题(STM32),其他的分支有很多兼容问题,我们无法解决。
  • 如果有产品硬件故障问题,比如无法开机,论坛很难解决。可以直接找售后维修
  • 发帖子之前,请确认看过所有的视频教程,https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
  • 每一个新的提问,单独发一个新帖子
  • 帖子需要目的,你要做什么?
  • 如果涉及代码,需要报错提示全部代码文本,请注意不要贴代码图片
  • 必看:玩转星瞳论坛了解一下图片上传,代码格式等问题。
  • 有哪位大神能告诉我这个问题怎么解决吗?在编译下载到OPENMV中时弹出的。



    • import sensor, image, time
      
      from pid import PID
      from pyb import Servo
      
      from pyb import UART
      import json
      
      pan_servo=Servo(1)   #下
      tilt_servo=Servo(2)   #上
      
      yellow_threshold  = (100, 0, -128, 53, 39, 127)
      
      pan_pid = PID(p=0.07, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输,使用这个PID
      tilt_pid = PID(p=0.05, i=0, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输,使用这个PID
      #pan_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
      #tilt_pid = PID(p=0.1, i=0, imax=90)#在线调试使用这个PID
      
      sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
      #sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
      sensor.skip_frames(time =2800)
      sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
      sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
      clock = time.clock() # Tracks FPS.
      
      K=500#the value should be measured   #设定一个距离值,根据该距离值的像素值得到K值 K=20*25
      uart = UART(3, 115200)
      def find_max(blobs):          #寻找最大色块函数
          max_size=0
          for blob in blobs:
              if blob[2]*blob[3] > max_size:
                  max_blob=blob
                  max_size = blob[2]*blob[3]
          return max_blob
      
      
      while(True):
          clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
          #img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
          img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
          blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])    #颜色识别
          for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
                  r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
              area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r())
              #area为识别到的圆的区域,即圆的外接矩形框
              statistics = img.get_statistics(roi=area)#像素颜色统计
          if 90<statistics.l_mode()<110 and -35<statistics.a_mode()<16 and -28<statistics.b_mode()<20:#if the circle is white
              img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的白色圆形用红色的矩形框出来
          else:
              img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255))#将非黑、白色的圆用白色的矩形框出来
              
          if blobs:
              max_blob = find_max(blobs)           #判断最大的色块是哪个
              pan_error = max_blob.cx()-img.width()/2        #下面舵机的左右偏移量
              tilt_error = max_blob.cy()-img.height()/2       #上面舵机的上下偏移量
      
              #print("pan_error: ", pan_error)
      
              img.draw_rectangle(max_blob.rect()) # rect
              img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) # 色块中心点cx, cy      #在寻找到的最大色块周围画矩形框
      
              print(pan_error,tilt_error)
      
              pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
              tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1)     #PID参数
              #print("pan_output",pan_output)
              pan_servo.angle(pan_servo.angle()+pan_output)
              tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()-tilt_output)    #舵机旋转的角度(控制舵机跟踪色块的中心坐标)
      
          if len(blobs) == 1:# Draw a rect around the blob.
                  b = blobs[0]
                  img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
                  img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
                  Lm = (b[2]+b[3])/2   #小球的长加宽/2得到LM的值
                  length = K/Lm
                  print(length)
      
                  head="00"
                  output_str="[%d,%d,%.2f]" % (pan_error,tilt_error,length) #方式1
                  print('you send:',output_str)
                  uart.write(head+'\r\n')
                  uart.write(output_str+'\r\n')
                  uart.write(head+'\r\n')
          else:
              print('not found!')
              
      :folded_hands: :folded_hands: :folded_hands: 
      

      0_156167.png



    • 看上去缩进不对。



    • 对的,是缩进没对,谢谢啦