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from pyb import dht_readinto
class DHTBase:
    def __init__(self, pin):
        self.pin = pin
        self.buf = bytearray(5)

    def measure(self):
        buf = self.buf
        dht_readinto(self.pin, buf)
        if (buf[0] + buf[1] + buf[2] + buf[3]) & 0xff != buf[4]:
            raise Exception("checksum error")

class DHT11(DHTBase):
    def humidity(self):
        return self.buf[0]

    def temperature(self):
        return self.buf[2]

class DHT22(DHTBase):
    def humidity(self):
        return (self.buf[0] << 8 | self.buf[1]) * 0.1

    def temperature(self):
        t = ((self.buf[2] & 0x7f) << 8 | self.buf[3]) * 0.1
        if self.buf[2] & 0x80:
            t = -t
        return t

from pyb import dht_readinto，在官网没有找到pyb模块中dht_readinto这个函数

import sensor, image, time

sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # 设置分辨率
sensor.set_auto_exposure(False) # 关闭自动曝光
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过2秒，让摄像头稳定


ROI=(43,43,43,43)

# 获取图像并计算灰度平均值
def get_gray(img):
    statistics=img.get_statistics(roi=ROI)
    gray_mean = statistics.mean()   #gray_mean越小越白
    img.draw_rectangle(ROI)
    return(gray_mean)

# 主循环
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    result=get_gray(img)
# 根据灰度平均值来判断是否是纯净水或污水
    if result < 0.2:
        print("纯净水! 浑浊度= {:.2%}NTU".format(result))
    else:
        print("污水! 浑浊度= {:.2%}NTU".format(result))


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openmv如何避免光照强度不同的影响

# 感光元件手动白平衡控制
#
# 此示例显示如何手动控制相机传感器的白平衡增益，而不是让自动白平衡控制运行。

# 通过调整R/G/B增益值使得图像的平均颜色为灰色来实现白平衡。 
# 自动白平衡（AWB）算法可以为您完成此操作，但每次打开相机时通常会得到不同的结果，这使得难以正确地进行颜色跟踪设置。 
# 通过手动记录您喜欢的增益值，然后在启动时强制它们到传感器，您可以控制相机看到的颜色。

import sensor, image, time

sensor.reset()                      # 复位并初始化传感器。
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
#设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 将图像大小设置为QVGA (320x240)

sensor.skip_frames(time = 2000)     # 等待设置生效。
clock = time.clock()                # 创建一个时钟对象来跟踪FPS帧率。

# 您可以在此处控制白平衡增益。 第一个值是db中的R增益，然后是db中的G增益，然后是db中的B增益。
#
# 取消注释以下行使用您喜欢的增益值（从打印输出中获取）。
#
# sensor.set_auto_whitebal(False, rgb_gain_db = (0.0, 0.0, 0.0))

# 注意：为增益设置（0.0,0.0,0.0）会产生接近于零的值。不要指望进入的确切值等于出来的值。

while(True):
    clock.tick()                    # 更新FPS帧率时钟。
    img = sensor.snapshot()         # 拍一张照片并返回图像。
    print(clock.fps(), \
        sensor.get_rgb_gain_db())   # 输出AWB当前RGB增益。

@kidswong999 为什么运行该代码后，输出的参数全是(0,0,0),初始化摄像头还是有时候暗有时候亮。

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)

@kidswong999 有图片，不过污水不是特别明显，人眼挺好辨别，openmv观察不是特别明显!