在不改变功能的情况下,怎样提高摄像头的帧数?
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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, pyb
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 = (55, 0, -48, 31, -9, 37)
#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。
You may need to tweak the above settings for tracking green things...
Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.
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(time = 2000)
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
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() # Tracks FPS.
led = pyb.LED(3) # Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)#lens_corr(1.8)畸变矫正
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.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 c in img.find_circles(threshold = 2500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
print(c)
led.on()
time.sleep(150)
led.on()
time.sleep(150) led.off() print(clock.fps())
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time.sleep(150)
去掉,帧率就高了。