4. 报错AttributeError: 'Image' object has no attribute 'to_hsv'
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    • 报错AttributeError: 'Image' object has no attribute 'to_hsv'

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      import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置颜色阈值，以分离污水和纯净水
green_threshold = (0, 80, -70, -10, 0, 30)
blue_threshold = (0, 30, -10, 10, -50, 0)

# 设置形态学操作的内核大小和迭代次数
kernel_size = 3
morph_iterations = 2

while(True):
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()

    # 将图像转换为HSV颜色空间
    img_hsv = img.to_hsv()    #一直报错

    # 分离污水和纯净水的颜色通道
    img_green = img_hsv.channel(1)
    img_blue = img_hsv.channel(2)

    # 对颜色通道应用颜色阈值
    img_green_binary = img_green.binary([green_threshold])
    img_blue_binary = img_blue.binary([blue_threshold])

    # 对二值化图像应用形态学操作，以去除噪点和进一步分离污水和纯净水
    kernel = image.get_kernel(kernel_size, kernel_size)
    img_green_binary = img_green_binary.erode(kernel, iterations=morph_iterations)
    img_green_binary = img_green_binary.dilate(kernel, iterations=morph_iterations)
    img_blue_binary = img_blue_binary.erode(kernel, iterations=morph_iterations)
    img_blue_binary = img_blue_binary.dilate(kernel, iterations=morph_iterations)

    # 计算污水和纯净水的像素数
    green_pixels = img_green_binary.count(True)
    blue_pixels = img_blue_binary.count(True)

    # 计算污水和纯净水的比例
    water_ratio = green_pixels / (green_pixels + blue_pixels)

    # 打印污水和纯净水的比例
    print("Water ratio: %f" % water_ratio)

    # 暂停一段时间，以允许下一次循环
    time.sleep(100)
      0

    • 没有这个函数，没有这个功能。

      0