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  • 已知图中绿色圆的阈值,如何返回该颜色下圆形的数量?



    • threshold[ (30, 100, -64, -8, -32, 32)] 绿色
      一堆圆 = img.find_circles(xxxxxxx)这里面的参数该如何配置?

      print(len(一堆圆))#打印 一堆圆的 数量,比如5
      返回圆形数量会,识别不同颜色的圆也会,但是如何识别不同颜色下圆形的个数?





    • 这个链接里面的程序是将不同颜色的圆圈出来,问题是如何识别不同颜色下圆的个数,假如我知道了这个颜色下的圆的阈值,我也看了那个识别有效圆形个数的代码,但是如何把阈值threshold[ (30, 100, -64, -8, -32, 32)] 绿色 放进img.find_circles(xxxx)里,我放进去,它就报错,说是length过长。



    • 如果涉及代码,需要报错提示与全部代码文本,请注意不要贴代码图片



    • import sensor, image, time
      
      
      green_threshold   = (71, 1, -128, -18, -128, 127)
      
      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
      sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking
      clock = time.clock()
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
          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):   #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。
              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
              #print(statistics)
              #(0,100,0,120,0,120)是红色的阈值,所以当区域内的众数(也就是最多的颜色),范围在这个阈值内,就说明是红色的圆。
              #l_mode(),a_mode(),b_mode()是L通道,A通道,B通道的众数。
              if 1<statistics.l_mode()<71 and -128<statistics.a_mode()<-18 and -128<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red
                  img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来
                  red_cicle_number = img.find_circles(threshold=green_threshold, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
                  r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2)
                  print(len(red_cicle_number))
      
             # elif 30<statistics.l_mode()<100 and 15<statistics.a_mode()<127 and 15<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red
             #         img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来
              else:
                  img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255))
                  #将非红色的圆用白色的矩形框出来
         # print("FPS %f" % clock.fps())
      

      TypeError: can't convert tuple to int



    • green_threshold = (71, 1, -128, -18, -128, 127)
      
      red_cicle_number = img.find_circles(threshold=green_threshold, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
      


    • 逻辑完全不对。

      find_circles根本和颜色没关系。文档:https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.image.html#image.find_circles



    • 应该是find_circles找到全部的圆,然后通过get_statistics判读不同的颜色。

      思路:

      绿色的圆们 = []
      红色的圆们 = []
      
      所有圆们 = find_circle()
      for 圆 in 所有圆们:
          statistics  = get_statistics()
          if 1<statistics.l_mode()<71 and -128<statistics.a_mode()<-18 and -128<statistics.b_mode()<127:
              绿色的圆们.append(圆)
          elif 仿照绿色填红色的颜色:
              红色的圆们.append(圆)
      


    • 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): #3500比较合适。如果视野中检测到的圆过多,请增大阈值;
      if 1<statistics.l_mode()<71 and -128<statistics.a_mode()<-18 and -128<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red
      img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的绿色圆形用红色的圆框出来
      #green_threshold.append(c) #找到了绿色的圆,并用红框圈起来,该如何返回这个圆的个数?

      串口输出:{"x":90, "y":48, "r":32, "magnitude":4585}

      我的问题是如何返回这个颜色下圆形的个数?
      球球别再给我发识别圆形个数的链接了,求思路解答。



    • len(绿色的圆们)就是绿色的圆的数量
      len(红色的圆们)就是红色的圆的数量

      建议你先看一遍python的语法,这个是列表的基本操作。
      https://cn.bing.com/search?q=python+列表+长度&qs=n&form=QBLH&sp=-1&pq=python+列表+chang&sc=2-15&sk=&cvid=F9C72838199E460A8F4EE9CB5538A05E