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OpenMV 检测色块

news 来源：原创 2024/5/4 4:48:04

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)

green_threshold = (0,80,-70,-10,-0,30)

初始化

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(100)             #跳过100frame，使新设置生效,并自动调节白平衡
sensor.set_auto_gain(False)         #关闭自动自动增益。默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
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。

find_blobs(thresholds, invert=False, roi=Auto),thresholds为颜色阈值，是一个元组，需要用括号[ ]括起来。invert=1,反转颜色阈值，invert=False默认不反转。roi设置颜色识别的视野区域，roi是一个元组， roi = (x, y, w, h)，代表从左上顶点(x,y)开始的宽为w高为h的矩形区域，roi不设置的话默认为整个图像视野。这个函数返回一个列表，[0]代表识别到的目标颜色区域左上顶点的x坐标，［1］代表左上顶点y坐标，［2］代表目标区域的宽，［3］代表目标区域的高，［4］代表目标区域像素点的个数，［5］代表目标区域的中心点x坐标，［6］代表目标区域中心点y坐标，［7］代表目标颜色区域的旋转角度（是弧度值，浮点型，列表其他元素是整型），[8］代表与此目标区域交叉的目标个数，［9］代表颜色的编号（它可以用来分辨这个区域是用哪个颜色阈值threshold识别出来的）。

全部代码：

# 色块监测 例子 (深绿色)
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。
#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)
green_threshold = (0,80,-70,-10,-0,30)
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(100)             #跳过100frame，使新设置生效,并自动调节白平衡
sensor.set_auto_gain(False)         #关闭自动自动增益。默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
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()                    #跟踪快照之间经过的毫秒数
    img = sensor.snapshot()         #从感光芯片获得一张图像
    blobs = img.find_blobs([green_threshold])
    if blobs:                       #如果找到了目标色块
        for b in blobs:#迭代找到的目标颜色区域
            if b[3]<50 or b[4]<70:continue
            img.draw_rectangle(b[0:4]) #用矩形标记出目标颜色区域
            img.draw_cross(b[5], b[6]) #在目标颜色区域的中心画十字形标记