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maix_vision.find_blobs

时间: 2023-12-14 13:02:26 浏览: 201
maix_vision.find_blobs是MaixPy中的一个函数,用于在图像中寻找颜色块。它使用了基于颜色的图像分割算法,可以在图像中查找特定颜色的物体,并返回其位置、大小等信息。该函数的语法如下: ``` blobs = maix_vision.find_blobs(img, threshold, roi, x_stride, y_stride, area_threshold, pixels_threshold, merge=True) ``` 参数说明: - img: 待处理的图像,类型为numpy数组。 - threshold: 颜色阈值,类型为元组,格式为 (r_min, g_min, b_min, r_max, g_max, b_max),表示颜色的最小值和最大值。 - roi: 感兴趣区域,类型为元组,格式为 (x, y, w, h),表示在图像中寻找颜色块的区域。 - x_stride: 在x轴方向上的步长。 - y_stride: 在y轴方向上的步长。 - area_threshold: 面积阈值,过滤掉面积小于该值的颜色块。 - pixels_threshold: 像素阈值,过滤掉像素数小于该值的颜色块。 - merge: 是否合并相邻的颜色块。 函数返回值为一个列表,每个元素是一个字典,包含了颜色块的位置、大小等信息。例如: ``` [ { 'x': 100, 'y': 200, # 颜色块中心在图像中的位置 'w': 50, 'h': 50, # 颜色块的宽度和高度 'pixels': 200, # 颜色块中像素的数量 'cx': 125, 'cy': 225 # 颜色块中心在原图中的位置 }, ... ] ```
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from maix import camera, display, image, nn, app import time import os # 初始化存储目录 SAVE_DIR = "/root/models/mymodel/" os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True) # 初始化YOLOv5模型和硬件 detector = nn.YOLOv5(model="/root/models/mymodel/model_127448.mud", dual_buff=True) det_cam = camera.Camera(detector.input_width(), detector.input_height(), detector.input_format()) # 初始化OCR模型和硬件 ocr_model_path = "/root/models/pp_ocr.mud" ocr = nn.PP_OCR(ocr_model_path) ocr_cam = camera.Camera(ocr.input_width(), ocr.input_height(), ocr.input_format()) disp = display.Display() # 加载专用字体 image.load_font("ppocr", "/maixapp/share/font/ppocr_keys_v1.ttf", size=20) image.set_default_font("ppocr") # 状态变量 last_save_time = 0 save_count = 0 def process_image(img_path): """加载并处理保存下来的图片""" try: saved_img = image.Image().load(img_path) objs = ocr.detect(saved_img) # 在原始图像上绘制OCR识别结果 for obj in objs: points = obj.box.to_list() saved_img.draw_keypoints(points, image.COLOR_RED, 4, -1, 1) saved_img.draw_string(obj.box.x4, obj.box.y4, obj.char_str(), image.COLOR_RED) return saved_img except Exception as e: print(f"OCR处理异常: {str(e)}") return None # 主循环 while not app.need_exit(): try: det_img = det_cam.read() objs = detector.detect(det_img, conf_th=0.5, iou_th=0.45) # 打印调试信息 print(f"检测到 {len(objs)} 个物体 | 冷却时间剩余: {max(3 - (time.time()-last_save_time), 0):.1f}s") # 如果有物体被检测到且距离上次保存超过3秒,则保存当前帧 if len(objs) > 0 and (time.time() - last_save_time) >= 3: filename = f"{SAVE_DIR}detect_{save_count}_{int(time.time())}.jpg" try: det_img.save(filename, quality=85) print(f"保存成功: {filename}") # 对刚保存的图片执行OCR处理 processed_img = process_image(filename) if processed_img is not None: # 显示含有OCR结果的图像 disp.show(processed_img) last_save_time = time.time() save_count += 1 except Exception as e: print(f"保存失败: {str(e)}") # 实时显示带有检测框的图像 for obj in objs: det_img.draw_rect(obj.x, obj.y, obj.w, obj.h, color=image.COLOR_RED) msg = f'{detector.labels[obj.class_id]}: {obj.score:.2f}' det_img.draw_string(obj.x, obj.y+2, msg, scale=0.5, color=image.COLOR_RED) disp.show(det_img) except Exception as e: print(f"主循环异常: {str(e)}") break 整合后的代码反馈 保存成功: /root/models/mymodel/detect_1_1742902780.jpg OCR处理异常: __init__(): incompatible constructor arguments. The following argument types are supported: 1. maix._maix.image.Image(width: int, height: int, format: maix._maix.image.Format = <Format.FMT_RGB888: 0>)要怎么修改?

import sensor, time, image,lcd from machine import Timer,UART,PWM from Maix import GPIO from fpioa_manager import fm Angle = 0 Angle2 = 0 Servo1_Pin = 1 Servo2_Pin = 2 #sensor.reset() #sensor.reset(freq=24000000, dual_buff=True) #sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #sensor.set_framesize(sensor.QVGA) #sensor.set_auto_exposure(1) #sensor.set_auto_gain(0, gain_db=12) #sensor.set_auto_whitebal(0, rgb_gain_db=(0, 0, 0)) #sensor.set_vflip(1) #sensor.set_hmirror(1) #sensor.skip_frames(time=2000) #摄像头初始化 sensor.reset() sensor.reset(freq=24000000, dual_buff=True) sensor.set_auto_gain(1, gain_db=12) sensor.set_auto_whitebal(0, rgb_gain_db=(0, 0, 0)) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_vflip(1) #后置模式,所见即所得 sensor.run(1) sensor.skip_frames(30) #映射串口引脚 fm.register(15 , fm.fpioa.UART1_RX, force=True) fm.register(16, fm.fpioa.UART1_TX, force=True) #初始化串口 uart = UART(UART.UART1, 9600, read_buf_len=4096) #lcd初始化 lcd.init() clock=time.clock() class PID_property(): Kp = 0 Ki = 0 Kd = 0 P = 0 I = 0 D = 0 now_error = 0 last_error = 0 now_error_LeiJi = 0 last_last_error = 0 Out_posPID = 0 OUT_PWM = 0 S1_PD = PID_property() ###############上面 舵机 S1_PD.Kp = 0.555 S1_PD.Ki = 0.00005 S1_PD.Kd = 0.0005 S2_PD = PID_property() ###############下面 舵机 S2_PD.Kp = 0.739 S2_PD.Ki = 0.00009 S2_PD.Kd = 0.0008 def PID_Pos(Sx_PD,erro): Sx_PD.now_error = erro #误差 Sx_PD.now_error_LeiJi = Sx_PD.now_error + Sx_PD.now_error_LeiJi#累计误差_求和 Sx_PD.P = Sx_PD.Kp * Sx_PD.now_error Sx_PD.I = Sx_PD.Ki * Sx_PD.now_error_LeiJi Sx_PD.D = Sx_PD.Kd * (Sx_PD.now_error - Sx_PD.last_error) Sx_PD.Out_posPID = Sx_PD.P + Sx_PD.I + Sx_PD.D Sx_PD.last_error = Sx_PD.now_error Sx_PD.OUT_PWM = Sx_PD.Out_posPID return Sx_PD.OUT_PWM class color_property(): cx = 0 cy = 0 flag = 0 color = 0 density = 0 pixels_max = 0 led_flag = 0 color_threshold = (0, 0, 0, 0, 0, 0) color_roi = (0, 0, 320, 240) color_x_stride = 1 color_y_stride = 1 color_pixels_threshold = 10 color_area_threshold = 10 color_merge = True color_margin = 1 black = color_property() black.color_threshold = (31, 91, 6, 33, 19, 6) black.color_roi = (0, 0, 320, 240) black.color_x_stride = 1 black.color_y_stride = 1 black.color_pixels_threshold = 10 black.color_area_threshold = 10 black.color_merge = True black.color_margin = 1 tim = Timer(Timer.TIMER0, Timer.CHANNEL0, mode=Timer.MODE_PWM) S1 = PWM(tim, freq=50, duty=0, pin=Servo1_Pin) tim2 = Timer(Timer.TIMER2, Timer.CHANNEL2, mode=Timer.MODE_PWM) S2 = PWM(tim2, freq=50, duty=0, pin=Servo2_Pin) def Servo(S_num): global Angle if Angle > 90: Angle = 90 elif Angle < -90: Angle = -90 S_num.duty((Angle+90)/180*10+2.5) # 占空比范围从0到1 def Servo2(S_num): global Angle2 if Angle2 > 90: Angle2 = 90 elif Angle2 < -90: Angle2 = -90 S_num.duty((Angle2+90)/180*10+2.5) # 占空比范围从0到1 def find_max(blobs): max_size = 0 max_blob = None for blob in blobs: if blob[2] * blob[3] > max_size: max_blob = blob max_size = blob[2] * blob[3] return max_blob while True: err = 0 img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([black.color_threshold], area_threshold=50, pixels_threshold=50) if blobs: b = find_max(blobs) img.draw_rectangle(b[0:4]) img.draw_cross(b[5], b[6], color=(0, 255, 0), size=15) x_pos = b[5] # 中心位置 y_pos = b[6] # 中心位置 width = b[2] # 宽度 height = b[3] # 高度 area = width * height # 面积 X = '%03d' % x_pos Y = '%05d' % y_pos DATA = '@' + X + Y + 'A' + 'F' uart.write(DATA) print(DATA) Angle = PID_Pos(S1_PD, x_pos - 160) Angle2 = PID_Pos(S2_PD, y_pos - 120) Servo2(S2) Servo(S1) print("矩形面积:", area) print("矩形长度:", width) print("矩形宽度:", height) print("中心坐标X:", x_pos) print("中心坐标Y:", y_pos) # 打印占空比 servo1_duty = ((Angle+90)/180*10+2.5) servo2_duty = ((Angle2+90)/180*10+2.5) print("舵机1占空比:", servo1_duty) print("舵机2占空比:", servo2_duty) print(Angle) print(Angle2) # 在LCD上显示数据 # lcd.clear() img.draw_string(2, 5, "Servo1 Duty:{:.2f}".format(servo1_duty), scale=2, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 30, "Servo2 Duty:{:.2f}".format(servo2_duty), scale=2, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 55, "x_pos: {}".format(x_pos), scale=2, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 80, "y_pos: {}".format(y_pos), scale=2, color=(255, 0, 0)) else: # 如果没有检测到色块,则输出默认值 #print("矩形面积:", 0) #print("矩形长度:", 0) #print("矩形宽度:", 0) print("中心坐标X:", 160) print("中心坐标Y:", 120) x_pos=160 y_pos=120 X = '%03d' % x_pos Y = '%05d' % y_pos DATA = '@' + X + Y + 'A' + 'F' print(DATA) uart.write(DATA) # 在LCD上显示默认值 #lcd.clear() img.draw_string(2, 5, "NO", scale=3, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 35, "NO", scale=3, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 65, "x_pos:160", scale=3, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(2, 95, "y_pos:120", scale=3, color=(255, 0, 0)) lcd.display(img) #LCD显示图片(逐行分析代码)

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