pixels_threshold=200是什么意思?

时间: 2024-04-09 14:31:37 浏览: 241
在OpenMV的代码中,`pixels_threshold=200`是用于控制色块识别的阈值参数。 在色块识别中,图像中的每个像素都有其颜色值。`pixels_threshold`参数指定了在识别色块时,所需的最小颜色差异。具体来说,当对图像进行色块识别时,OpenMV会将每个像素的颜色值与所需识别的颜色进行比较。如果像素的颜色与目标颜色之间的差异小于`pixels_threshold`,则该像素将被视为属于目标色块。 通过调整`pixels_threshold`的值,您可以控制识别色块的灵敏度。较小的阈值值将使识别更加严格,只有颜色非常接近目标颜色的像素才被视为目标色块。较大的阈值值将使识别更加宽松,允许更多与目标颜色相近的像素被视为目标色块。 根据您的需求和实际情况,您可以适当调整`pixels_threshold`的值来获得准确的色块识别结果。需要注意的是,调整阈值可能会导致识别结果的变化,您可能需要进行反复尝试和调整以达到预期的效果。
相关问题

pixels_threshold=200, area_threshold=200

请问您是在讨论图像处理方面的阈值和区域阈值吗?如果是的话,像素阈值和区域阈值通常用于图像分割和物体检测等任务中。 像素阈值是指将图像中的像素值与给定阈值进行比较,如果像素值大于或等于阈值,则该像素被认为是前景像素,否则被认为是背景像素。这可以用来将图像分为不同的区域,以便进行后续处理。 区域阈值是指在进行图像分割时,根据区域的大小来判断是否保留该区域。如果区域的面积大于或等于区域阈值,则该区域被保留,否则被丢弃。 这些阈值的具体取值根据不同的应用场景和图像特性而定,需要根据实际情况进行调整和优化。

for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):中threshold_index什么意思

在这段代码中,`threshold_index`是一个变量,用于选择阈值的索引。根据上下文来看,`thresholds`是一个阈值列表,其中包含了多个阈值。`threshold_index`的值将决定在 `find_blobs` 函数中使用哪个阈值来进行图像分割。 通过更改 `threshold_index` 的值,您可以选择不同的阈值来处理图像。不同的阈值可能会导致不同的图像分割结果。您可以尝试不同的索引值来找到最适合您的应用程序或场景的阈值。
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import sensor, image, time, mathfrom pyb import UART#threshold_index = 0 # 0 for red, 1 for green, 2 for blue # 颜色跟踪阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)# 下面的阈值通常跟踪红色/绿色/蓝色的东西。您可能希望调整它们……thresholds = [(50, 65, 40, 50, 35, 60), # generic_red_thresholds (75, 90, -80, -70, 40, 80), # generic_green_thresholds (55, 70, -21, 0, -50, -35)] # generic_blue_thresholds sensor.reset()#重置感光元件,重置摄像机sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #设置颜色格式为RGB565,彩色,每个像素16bit。sensor.set_framesize(sensor.QVGA) #图像大小为QVGAsensor.skip_frames(time = 2000) #跳过n张照片,在更改设置后,跳过一些帧,等待感光元件变稳定。sensor.set_auto_gain(False) #颜色识别必须关闭自动增益,会影响颜色识别效果sensor.set_auto_whitebal(False) #颜色识别必须关闭白平衡,会影响颜色识别效果,导致颜色的阈值发生改变clock = time.clock() uart = UART(3, 9600) #初始化串口3,波特率为9600(注意:上位机记得也配置成9600) # 只有像素大于“pixels_threshold”和面积大于“area_threshold”的区域才是# 由下面的"find_blobs"返回。更改“pixels_threshold”和“area_threshold”# 相机的分辨率。"merge=True"合并图像中所有重叠的斑点。 while(True): clock.tick()# 追踪两个snapshots()之间经过的毫秒数. img = sensor.snapshot()#截取感光元件中的一张图片 img.lens_corr(1.8) # 1.8的强度参数对于2.8mm镜头来说是不错的。 #在img.find_blobs这个函数中,我们进行颜色识别 #roi是“感兴趣区”,是在画面的中央还是右上方或者哪里进行颜色识别。此处我们没有进行配置,默认整个图像进行识别 for blob in img.find_blobs([thresholds[0]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True): # 这些值始终是稳定的。 uart.write("0") print('0') img.draw_rectangle(blob.rect()) #用矩形标记出目标颜色区域 img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记 for blob in img.find_blobs([thresholds[1]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True): # 这些值始终是稳定的。 uart.write("1") print('1') img.draw_rectangle(blob.rect()) #用矩形标记出目标颜色区域 img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记 for blob in img.find_blobs([thresholds[2]], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True): # 这些值始终是稳定的。 uart.write("2") print('2') img.draw_rectangle(blob.rect()) #用矩形标记出目标颜色区域 img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #在目标颜色区域的中心画十字形标记 for code in img.find_qrcodes(): # 进行二维码检测 img.draw_rectangle(code.rect(), color = (255, 0, 0)) message = code.payload() #返回二维码有效载荷的字符串 if message == 'red': uart.write("0") print('0') if message == 'green': uart.write("1") print('1') if message == 'blue': uart.write("2") print('2')

补光板对应引脚是p6,我这样写对吗 import sensor import time from pyb import UART,Pin,Timer #补光灯 light = Timer(2, freq=50000).channel(1, Timer.PWM, pin=Pin("P6")) light.pulse_width_percent(100) # 控制亮度 0~100 # 初始化PWM对象(假设补光板连接在P7引脚) circle_coords = []#维护圆环坐标的 uart = UART(3, 9600)#初始化UART3,波特率9600,与stm32f4通讯 prev_x = None#上一次检测到的x坐标 prev_y = None#上一次检测到的x坐标 prev_color = None#上一次检测到的颜色 x, y, color = 160, 120, 9#当前坐标和颜色 n=1#计数器(未使用) openmv_stage = 1#确定程序运行 red_threshold = (69, 26, -13, 89, -91, 124) blue_threshold = (20, 100, -126, -3, -128, 127) green_threshold = (11, 85, -74, -15, -30, 66)#LAB颜色阀值 sensor.reset()#重置摄像头 sensor.set_framerate(10)#设置帧率为10fps sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置像素格式为RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置分辨率为QVGA sensor.skip_frames(time=2000)#跳过前2000ms的帧(等待摄像头屁稳定) sensor.set_auto_gain(False)#关闭自动增益(避免颜色失真) sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=2000)#固定曝光时间 def data_arduino(): if uart.any():#检查stm32是否发送数据 #data = uart.readline().decode().strip()#读取并解码数据 data = uart.readchar() if data == ord('1'): return 1 if data == ord('2'): return 2 if data == ord('3'): return 3 if data == ord('4'): return 4 return None #try: # stage = int(data)#尝试将数据转化为整数 # return stage#切换任务指令 # except ValueError:#数据格式错误处理 # print(f"Received non-numeric data: {data}") # return None def process_blobs(img, threshold, color_id): global x, y, color blobs = img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=8000, area_threshold=8000, merge=True) if blobs: color = color_id for blob in blobs: x = blob.cx()#色块中心x坐标 y = blob.cy()#色块中心y坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) return x, y, color#若找到符合抓取颜色阀值的色块,返回坐标和颜色ID else: return 0, 0, 0 def process_red_blobs(img):#封装,简化对不同颜色的调用 return process_blobs(img, red_threshold, 1)#与比赛时颜色所对应数字一致,红色

这是我的openmv代码from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS from pyb import UART uart = UART(3, 19200) while True: if uart.any(): a = uart.readline().strip() print (a) b = a[0] if b == 255: # 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # 下面的阈值跟踪一般红色/绿色的东西。你不妨调整他们... thresholds = [(73, 0, 34, 127, -128, 127), # generic_red_thresholds (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds (63, 0, -59, 127, -68, -24)] # generic_blue_thresholds # 不要超过16个颜色阈值 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) #120x160 sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() # 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被 # 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率, # 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。 templates = ["/0.pgm", "/2.pgm","/3.pgm","/4.pgm"] #保存多个模板 while(True): key_1 = 0 clock.tick() img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200): #img.draw_rectangle(blob.rect()) #img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #print(blob.code()) img = img.to_grayscale() for t in templates: template = image.Image(t) #对每个模板遍历进行模板匹配 r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #不定义的话,roi=(10, 0, 60, 60)) #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中 #的0.7。 同时,我的波特率一致都是19200,硬件连接没有问题,单片机实际发送的是0xFF,请你给我排查问题

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