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target=img.find_blobs([threshold2], pixels_threshold=0, area_threshold=0, merge=True, margin=0):

时间: 2023-06-13 20:07:48 浏览: 335
这段代码是基于OpenMV的img对象对图像进行颜色阈值化处理,然后使用find_blobs函数来找到符合条件的连通区域(blob)。其中,threshold2是阈值参数,pixels_threshold和area_threshold是用来过滤掉面积小于一定值的blob的参数,merge和margin是用来合并相邻的blob并且扩大它们的边界框的参数。这段代码的作用是提取图像中符合条件的目标物体的位置和大小信息,便于后续的处理。
相关问题

blobs = img.find_blobs(threshold,x_stride=1, y_stride=1, area_threshold=0, pixels_threshold=0,merge=False,margin=1)

这段代码是在图像中寻找连通区域(即一块相邻的像素点)的函数。具体来说,它会根据给定的阈值对图像进行二值化处理,将像素点分为两类:白色和黑色。然后它会在白色像素点中寻找连通区域,也就是一块相邻的白色像素点,这些像素点组成了一个区域。这些区域的大小、位置等信息会被保存在 blobs 变量中。 函数的参数中,threshold 是指二值化的阈值,x_stride 和 y_stride 分别是在 x 和 y 方向上的步长,用于加速计算。area_threshold 和 pixels_threshold 分别是面积和像素点数的阈值,当区域的面积或像素点数小于这个阈值时,将被视为噪声而被忽略。merge 参数用于控制是否将重叠的区域合并成一个大区域。margin 参数是用于扩展区域的边界,以确保区域更加完整。

blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=roi2, pixels_threshold=100, area_threshold=100,merge=True)

这段代码是在使用OpenMV的图像处理模块对图像进行分块处理,将图像中的较暗的区域(灰度值低于GRAYSCALE_THRESHOLD)识别出来,并将其划分为若干个连通块(blobs),其中连通块的像素数量大于pixels_threshold并且面积大于area_threshold的将被保留下来作为目标物体的候选区域,merge=True表示将所有重叠的连通块合并成一个更大的连通块。其中roi是一个感兴趣区域,只在指定区域内进行分块处理。
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def xunji(): sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像为RGB565模式 img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) # 拍摄一张图片并进行二值化处理 line = img.get_regression([(100, 100)], robust=True) # 进行直线回归分析 centroid_sum = 0 # 初始化质心和 for r in ROIS: # 遍历每个ROI区域 blobs = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, merge=True) # 查找图像中的颜色块 if blobs: most_pixels = 0 # 初始化最大像素数 largest_blob = 0 # 初始化最大颜色块索引 for i in range(len(blobs)): # 遍历所有找到的颜色块 if blobs[i].pixels() > most_pixels: # 找到最大的颜色块 most_pixels = blobs[i].pixels() largest_blob = i img.draw_rectangle(blobs[largest_blob].rect()) # 绘制颜色块的矩形框 img.draw_cross(blobs[largest_blob].cx(), blobs[largest_blob].cy()) # 绘制颜色块的中心点 centroid_sum += blobs[largest_blob].cx() * r[4] # 计算质心和 weight_sum = 1.1 # 权重和 center_pos = (centroid_sum / weight_sum) # 计算中心位置 deflection_angle = -math.atan((center_pos - 160) / 120) # 计算偏转角度 deflection_angle = math.degrees(deflection_angle) # 转换为角度 ROI = [(10, 0, 40, 50), (110, 0, 50, 50)] # 定义两个ROI区域 blobs1 = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=ROI[0], area_threshold=150, merge=True) # 查找第一个ROI区域的颜色块 if blobs1: blobs2 = img.find_blobs(GRAYSCALE_THRESHOLD, roi=ROI[1], area_threshold=150, merge=True) # 查找第二个ROI区域的颜色块 if blobs2: print("十字路口") # 打印检测到十字路口 uart.write("+") # 通过串口发送十字路口信号 time.sleep(1) # 延时1秒 A = deflection_angle # 将偏转角度赋值给A uart_buf = int(A) + 55 # 将角度转换为整数并加上55 uart_buf1 = uart_buf - 45 # 计算调整后的角度 print("Turn Angle: %d" % uart_buf) # 打印转向角度 print('you send:', uart_buf1) # 打印发送的数据 uart.write(str(uart_buf1)) # 通过串口发送数据 sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置图像为灰度模式 img = sensor.snapshot() # 拍摄一张图片 根据这个代码,生成主控stm32f407与openmv的通讯代码,以及接受发送过来的角度偏转值控制电机进行简单的pi控制,生成的代码要在keil5中使用,让各个部分模块化代码,再在stm32主程序中调用

给下面每一条代码注释 from maix import image, camera, display, uart cam = camera.Camera(320, 240) # cam.exposure(500) # 增加曝光时间以补偿吸收的光能 cam.constrast(-35) # 适当降低对比度,避免过度抑制弱光点 cam.saturation(90) # 提高饱和度以增强颜色差异 cam.luma(67) # 提高亮度以增强弱光点 cam.exposure(88) disp = display.Display() thresholds_red = [[0, 100, 40, 127, -128, 127]] thresholds_green = [[20, 90, -81, -31, 0, 108]] device = "/dev/ttyS0" serial0 = uart.UART(device, 115200) # 串口波特率是115200 # serial0.write("hello 1\r\n".encode()) # 初始化先发送hello 1 和hello 2 # serial0.write_str("hello 2\r\n") def sending_reddata(midx, midy): FH = [0x2C, 0x12, 0x01, (midx >> 8) & 0xFF, midx & 0xFF, (midy >> 8) & 0xFF, midy & 0xFF, 0x5B] serial0.write(bytes(FH)) serial0.write_str("\r\n") def sending_greendata(midx, midy): FH = [0x2C, 0x12, 0x02, (midx >> 8) & 0xFF, midx & 0xFF, (midy >> 8) & 0xFF, midy & 0xFF, 0x5B] serial0.write(bytes(FH)) serial0.write_str("\r\n") while 1: img = cam.read() blobs_red = img.find_blobs(thresholds_red,merge=True,margin=25,roi=[80, 20, 151, 151] ,pixels_threshold=2,area_threshold=2) blobs_green = img.find_blobs(thresholds_green,merge=True,margin=25,roi=[80, 20, 151, 151],pixels_threshold=5,area_threshold=5) img.draw_rect(80, 20, 151, 151, image.COLOR_RED) for blob in blobs_red: # img.draw_rect(blob[0], blob[1], blob[2], blob[3], image.COLOR_RED) img.draw_cross(blob[5],blob[6],image.COLOR_RED) sending_reddata(blob[5],blob[6]) for blob in blobs_green: # img.draw_rect(blob[0], blob[1], blob[2], blob[3], image.COLOR_GREEN) img.draw_cross(blob[5],blob[6],image.COLOR_GREEN) sending_greendata(blob[5],blob[6]) disp.show(img)

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