在上一步通过sensor获取到摄像头拍摄的图像信息后,我们就可以通过处理返回的图像来获取图像中的黑线。 由于在摄像头的实际视野中,黑线往往很粗,占据了视野的大量位置(如下图),所以我们在这里调用一个可以寻找色块的find_blobs函数,通过在给定区域内寻找黑色色块...
传入颜色阈值列表,返回满足要求的色块列表blobs = img.find_blobs([green_threshold])ifblobs:# 当色块列表不为空时对色块列表进行遍历forbinblobs:# start 1tmp=img.draw_rectangle(b[0:4])# 传入xy和宽度、高度将色块用矩形框选tmp=img.draw_cross(b[5], b[6])# 传入中心处的xy坐标在中心处画一个十...
contours = img.find_blobs(region_thresholds1[i], invert=False, area_threshold=100, pixels_threshold=10, merge=True) if contours: max_blob = find_min(contours) if max_blob: img.draw_rectangle(max_blob[0:4], color=(0,255,0)) find_blobs():查找图像中所有色块,并返回一个包括每个色块的...
36.1 image模块图像色块追踪方法介绍 image模块为Image对象提供了find_blobs()方法,用于查找图像中的所有色块,find_blobs()方法如下所示: image.find_blobs(thresholds, invert=False, roi, x_stride=2, y_stride=1, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb, merge_cb) ...
如何追踪特定颜色的色块,是我们经常遇到的一个问题。通过 CanMV, 我们可以比较方便快捷的解决这类需求。相关方法 在CanMV 中可以通过调用 find_blobs 方法来寻找色块。方法调用方式如下: image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10...
blobs = img.find_blobs([thresholds[2]]) # 0,1,2 分别表示红,绿,蓝色。 if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) max_blob=find_max(blobs) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) #方式1 #output_str=json...
() blobs = img.find_blobs([threshold]) max_pix = 0 count = -1 max_i = -1 if blobs: for ele in blobs: count += 1 if ele[4] > max_pix: max_pix = ele[4] local_i = count if local_i >= 0: b = blobs[local_i] Lm = (b[2]+b[3])/2 #print("LM:", Lm) # ...
for i in img.find_blobs([(20, 70, -50, 0, 0, 40)],roi=[0,0,320,240],area_threshold=10,pixels_threshold=10,merge=True,margin=10): img = img.draw_rectangle(i.rect(),(0xff,0x00,0x00),1,False) lcd.display(img) 4,上传程序运行,这时可以看到当识别到对应的采样LAB区,移动摄像头...
img=0lcd.init(freq=15000000,color=(0x61,0x74,0x63),invert=0)sensor.reset()sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)sensor.set_framesize(sensor.QVGA)sensor.run(1)sensor.skip_frames(10)sensor.set_hmirror(0)sensor.set_vflip(0)whileTrue:img=sensor.snapshot()foriinimg.find_blobs([(20,70,-50,...
x = -1right_blob_location.y = -1center_blob_location.area = 0for blob in img.find_blobs(...