import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')
时间: 2024-04-16 08:25:23 浏览: 354
这段代码是一个基于OpenMV摄像头的颜色识别程序。程序的功能是识别图像中的黄色物体并通过UART串口发送物体的中心坐标。
该程序的主要逻辑如下:
1. 导入所需的库和模块。
2. 设置黄色物体的颜色阈值。
3. 初始化摄像头和UART串口。
4. 定义一个函数`find_max`,用于在识别到的黄色物体中找到最大的物体。
5. 进入循环,不断获取摄像头图像。
6. 在图像中寻找黄色物体的区域(使用`find_blobs`函数)。
7. 如果找到了物体,找到最大的物体并打印其中心坐标。
8. 将中心坐标通过UART串口发送出去。
9. 如果没有找到物体,则打印"not found!"。
请注意,此代码需要运行在支持OpenMV的硬件上,并且还需要根据实际情况进行适当的调整和配置。
相关问题
import sensor, image, time,pyb from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_auto_whitebal(False) sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_exposure(False) # 关闭自动曝光 uart=UART(3,115200) red_threshold=(0, 88, 17, 127, -30, 127) green_threshold=(25, 61, -58, -10, -15, 53) blue_threshold=(0, 10, -11, 27, -43, 8) color_threshold=[red_threshold,green_threshold,blue_threshold] def receive_task(): if uart.any(): tem_task=uart.read(1) print(tem_task[0]) return tem_task def detect_theFirstBlob(task): global color_threshold; flag_1=True #if task[0]==3: #print(1) img = sensor.snapshot().gamma_corr(gamma = 0.5, contrast = 1.0, brightness = 0.0)#histeq(adaptive=True, clip_limit=1) # 二值化(假设圆环为深色) img.gaussian(3) img.erode(1) # 查找轮廓 blobs=img.find_blobs(color_threshold) for blob in blobs: if blob.roundness()>0.7 and blob.pixels()>100: if blob.code()==task[0]: print("Yes") img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255,255,255)) if flag_1 : print(blob.code()) uart.write(blob.code()) flag_1=False return while(True): task=None task=receive_task() detect_theFirstBlob(task) 报错ameError: local variable referenced before assignment
<think>好,我现在要解决用户提供的MicroPython代码中的NameError问题。错误信息是“NameError: local variable 'tem_task' referenced before assignment”。首先,我需要仔细看看代码,找出哪里引用了未赋值的局部变量。
用户代码的结构大致是这样的:主循环中调用receive_task()函数获取任务,然后传递给detect_theFirstBlob(task)处理。问题出现在receive_task函数里。
看receive_task函数的定义:
def receive_task():
if uart.any():
tem_task=uart.read(1)
print(tem_task[0])
return tem_task
这里,当uart.any()为True时,tem_task被赋值并打印。但是如果uart.any()为False,这个条件不满足,tem_task变量就不会被创建。这时候,函数仍然会执行return tem_task,但此时tem_task在局部作用域中并没有被定义,导致NameError。
那为什么会出现这种情况呢?因为在函数内部,如果存在赋值语句,Python会认为该变量是局部变量,即使在外部可能有同名的全局变量。所以,在receive_task函数里,当uart没有数据时,tem_task没有被赋值,但函数试图返回它,就会引发错误。
解决方法是要确保无论条件是否满足,tem_task都有初始值。例如,在函数开始时初始化tem_task为None或者其他默认值。这样,即使条件不满足,返回时变量也是有定义的。
所以,修改后的receive_task函数应该在开头定义tem_task:
def receive_task():
tem_task = None # 初始化变量
if uart.any():
tem_task = uart.read(1)
print(tem_task[0])
return tem_task
这样,当没有数据时,返回的是None,而不会出现未定义的变量。同时,需要注意在调用处处理返回的None情况,比如在detect_theFirstBlob函数中对task进行判断,避免传入None导致其他错误。
另外,用户的主循环中有:
while(True):
task=None
task=receive_task()
detect_theFirstBlob(task)
这里,即使receive_task返回None,task会被赋值为None,然后传入detect_theFirstBlob。因此,在detect_theFirstBlob函数中,应该检查task是否为None,或者是否有足够的元素,避免在task[0]时出现IndexError。例如,如果task是None,或者长度不足,调用task[0]会出错。用户可能在接收到数据时正确,但未接收到时task为None,导致问题。
但当前错误是NameError,主要问题在receive_task函数内的变量定义。所以先解决这个错误,再检查其他潜在问题。
总结步骤:
1. 在receive_task函数内部初始化tem_task变量。
2. 处理可能返回None的情况,确保后续代码的鲁棒性。
这样修改后,NameError应该被解决。</think>这个错误发生在`receive_task()`函数中,原因是变量`tem_task`在未赋值的情况下被返回。以下是逐步分析和解决方案:
---
### **错误分析**
```python
def receive_task():
if uart.any():
tem_task=uart.read(1) # 条件为真时才定义tem_task
print(tem_task[0])
return tem_task # 若条件不满足,tem_task未定义
```
- **问题根源**:当`uart.any()`返回`False`时,`tem_task`变量未被赋值,但函数仍然尝试返回它,导致`NameError`。
- **变量作用域**:Python会将函数内部的变量默认为局部变量,若未在所有分支初始化,会触发此错误。
---
### **解决方案**
#### 1. 初始化变量
在函数开头为`tem_task`设置默认值(如`None`):
```python
def receive_task():
tem_task = None # 初始化变量
if uart.any():
tem_task = uart.read(1)
print(tem_task[0])
return tem_task
```
#### 2. 检查返回值有效性
在主循环中增加空值判断,防止后续代码崩溃:
```python
while(True):
task = receive_task()
if task: # 仅当task非空时处理
detect_theFirstBlob(task)
```
---
### **潜在问题修复**
#### 1. 防止`task[0]`越界
在`detect_theFirstBlob`函数中,需验证`task`参数有效性:
```python
def detect_theFirstBlob(task):
if not task or len(task) == 0: # 检查空值或空列表
return
# 原有代码...
```
#### 2. 修复颜色阈值格式
颜色阈值应使用元组而非列表(根据OpenMV语法):
```python
color_threshold = (red_threshold, green_threshold, blue_threshold) # 改为元组
```
---
### **优化后的完整代码**
```python
import sensor, image, time, pyb
from pyb import UART
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_auto_whitebal(False)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_exposure(False)
uart = UART(3, 115200)
red_threshold = (0, 88, 17, 127, -30, 127)
green_threshold = (25, 61, -58, -10, -15, 53)
blue_threshold = (0, 10, -11, 27, -43, 8)
color_threshold = (red_threshold, green_threshold, blue_threshold) # 使用元组
def receive_task():
tem_task = None # 初始化变量
if uart.any():
tem_task = uart.read(1)
if tem_task: # 防止空数据
print(tem_task[0])
return tem_task
def detect_theFirstBlob(task):
if not task or len(task) == 0: # 防御性检查
return
global color_threshold
flag_1 = True
img = sensor.snapshot().gamma_corr(gamma=0.5, contrast=1.0, brightness=0.0)
img.gaussian(3)
img.erode(1)
blobs = img.find_blobs(color_threshold)
for blob in blobs:
if blob.roundness() > 0.7 and blob.pixels() > 100:
if blob.code() == task[0]:
print("Yes")
img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255,255,255))
if flag_1:
print(blob.code())
uart.write(blob.code())
flag_1 = False
return
while True:
task = receive_task()
if task: # 仅处理有效数据
detect_theFirstBlob(task)
```
---
### **关键改进总结**
1. **变量初始化**:确保`tem_task`始终有默认值。
2. **空值检查**:防止无效数据传递到后续逻辑。
3. **数据结构修正**:颜色阈值使用元组符合OpenMV规范。
4. **代码健壮性**:通过防御性编程避免潜在错误。
THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10)) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass
这段代码是用于OpenMV小车的视觉导航功能,通过摄像头获取图像,然后处理出图像中的直线,根据直线的位置和角度计算出导航误差,使用PID算法控制小车的运动,使其朝着直线行驶。具体实现过程如下:
1. 导入所需的模块和库,包括OpenMV的sensor、image、time库,pyb库,PID算法库和math库。
2. 设置阈值,用于图像二值化处理,获取黑白图像。
3. 初始化OpenMV摄像头,设置摄像头的参数,如镜像、翻转、像素格式、帧大小等,跳过前几帧,等待摄像头稳定。
4. 进入主循环,获取当前时间,拍摄一帧图像,并进行二值化处理,得到黑白图像。
5. 在二值图像中查找直线,使用get_regression()函数获取直线的位置和角度。
6. 如果有直线,计算出导航误差,分别为rho_err和theta_err,使用abs()函数取绝对值。
7. 如果直线的角度大于90度,则theta_err减去180度。
8. 在原始图像上绘制直线,使用draw_line()函数绘制。
9. 如果直线的长度大于8个像素,则分别使用rho_pid和theta_pid两个PID算法计算出rho_output和theta_output。
10. 将rho_output和theta_output相加,得到output。如果output小于0,则将其取绝对值加上100。
11. 将output转换为字符串,使用uart.write()函数将其发送给串口。
12. 打印输出output。
13. 循环结束,等待下一次循环。
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