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  • 请贴出具体的代码,与报错提示。
  • 代码一定要让别人可以运行的文本,不要贴图片
  • 每时间间隔后获取色块当下时间的中心坐标



    • 如果直接在条件语句后面添加延时函数的话,发现坐标是会根据延时参数延迟相应时间,不过视图图像也会跟着卡顿延迟,问,有什么法子,可实现视图呈现实时动态,而坐标打印却是保持有时间间隔的呢?
      @kidswong999

      import sensor, image, time
      
      # 颜色追踪的例子,一定要控制环境的光,保持光线是稳定的。
      green_threshold   = (57, 100, -128, -32, -128, 127)
      #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。
      
      sensor.reset() # 初始化摄像头
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 速度快一些
      sensor.skip_frames(10) # 跳过10帧,使新设置生效
      sensor.set_auto_whitebal(False)
      #关闭白平衡。白平衡是默认开启的,在颜色识别中,一定要关闭白平衡。
      clock = time.clock() # 追踪帧率
      
      while(True):
          clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7, zoom = 1.0)
      
          blobs = img.find_blobs([green_threshold])
      
          if blobs:
          #如果找到了目标颜色
              for b in blobs:
              #迭代找到的目标颜色区域
                  
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
                  #用矩形标记出目标颜色区域
                  img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
                  #在目标颜色区域的中心画十字形标记
        #          output_str="[%d,%d]" % (find_blobs.cx(),find_blobs.cy()) #方式1
        # print(clock.fps()) # 注意: 你的OpenMV连到电脑后帧率大概为原来的一半
                  print("(x,y)=",(b[5],b[6])) 
                  time.sleep(1500)
      


    • 判断一下间隔时间

      import sensor, image, time
      
      # 颜色追踪的例子,一定要控制环境的光,保持光线是稳定的。
      green_threshold   = (57, 100, -128, -32, -128, 127)
      #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。
      
      sensor.reset() # 初始化摄像头
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 速度快一些
      sensor.skip_frames(10) # 跳过10帧,使新设置生效
      sensor.set_auto_whitebal(False)
      #关闭白平衡。白平衡是默认开启的,在颜色识别中,一定要关闭白平衡。
      clock = time.clock() # 追踪帧率
      start = time.ticks_ms() # get value of millisecond counter  获取毫秒计数器的值
      
      while(True):
          clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7, zoom = 1.0)
      
          blobs = img.find_blobs([green_threshold])
      
          if blobs:
          #如果找到了目标颜色
              for b in blobs:
              #迭代找到的目标颜色区域
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
                  #用矩形标记出目标颜色区域
                  img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
                  #在目标颜色区域的中心画十字形标记
                  delta = time.ticks_diff(time.ticks_ms(), start)#计算间隔时间
                  if delta > 1500:
                      start = time.ticks_ms() # 更新时间
                      print("(x,y)=",(b[5],b[6]))
                      #串口操作在这里
      


    • @kidswong999 小小智,运行了以上代码后,出现这个,是需要另外再定义过吗?
      0_1525596760911_2018-05-06_165215.jpg



    • 我改了一下函数,测试了一下是没问题的

      import sensor, image, time
      
      import pyb
      
      # 颜色追踪的例子,一定要控制环境的光,保持光线是稳定的。
      green_threshold   = (57, 100, -128, -32, -128, 127)
      #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。
      
      sensor.reset() # 初始化摄像头
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 速度快一些
      sensor.skip_frames(10) # 跳过10帧,使新设置生效
      sensor.set_auto_whitebal(False)
      #关闭白平衡。白平衡是默认开启的,在颜色识别中,一定要关闭白平衡。
      clock = time.clock() # 追踪帧率
      start = pyb.millis() # get value of millisecond counter  获取毫秒计数器的值
      
      while(True):
          clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7, zoom = 1.0)
      
          blobs = img.find_blobs([green_threshold])
      
          if blobs:
          #如果找到了目标颜色
              for b in blobs:
                  print(pyb.millis())
              #迭代找到的目标颜色区域
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
                  #用矩形标记出目标颜色区域
                  img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
                  #在目标颜色区域的中心画十字形标记
                  delta = pyb.elapsed_millis(start)#计算间隔时间
                  if delta > 1500:
                      start = pyb.millis() # 更新时间
                      print("(x,y)=",(b[5],b[6]))
                      #串口操作在这里
      


    • @kidswong999 谢谢小小智哈~