【知识块三：OpenMV高级功能和应用】运动物体计数与分析

 # 1. OpenMV入门及图像捕捉基础 ## 简介 OpenMV是一款适用于机器视觉项目的开源微控制器，它配备了易于使用的编程环境和丰富的图像处理库。本章旨在帮助读者搭建OpenMV开发环境，并讲解如何进行基本的图像捕捉操作。 ## 安装OpenMV IDE 首先，前往[OpenMV官网](https://openmv.io/pages/download)下载并安装适合您操作系统的OpenMV IDE。安装完成后，打开软件，确保您的OpenMV开发板已通过USB连接到计算机。 ## 图像捕捉基础 ### 获取图像 在OpenMV IDE中打开一个新的脚本文件，编写以下代码以捕捉图像： ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式为RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率 sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待设置生效 clock = time.clock() # 创建一个时钟对象来计算帧率 while(True): clock.tick() # 更新时钟 img = sensor.snapshot() # 捕捉一张图像 print(clock.fps()) # 打印当前帧率 ``` 执行上述代码后，OpenMV摄像头开始工作，并以每秒更新一次的速度输出帧率。 ### 图像处理 图像捕捉后，接下来我们对图像进行简单的处理： ```python # 在上述代码中继续添加 img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True) ``` 这段代码使用find_blobs方法找出图像中的物体轮廓。您可以通过调整thresholds参数来适应不同的光照环境。 以上内容涵盖了OpenMV的初步安装、图像捕捉以及基础图像处理操作，为后续章节中对运动物体的检测、追踪和分析打下了基础。随着技术的发展，OpenMV正变得越来越受到嵌入式机器视觉爱好者的青睐，因为它简化了机器视觉应用的开发过程。 # 2. 运动物体的检测与追踪技术 ## 2.1 运动物体检测原理 ### 2.1.1 背景减除法的应用 背景减除是一种常见的运动物体检测技术，它通过连续图像帧之间的差异来识别运动物体。这种方法的基本原理是假设背景相对静态，而移动的物体将导致像素值的变化。通过比较连续帧的差异，可以突出显示这些变化，并将其标记为潜在的运动物体。 在OpenMV中，背景减除通常涉及以下步骤： 1. 首先获取背景图像。这可以通过取一段时间内的平均图像或仅在初始化时获取一张静止场景的图像来实现。 2. 将当前帧图像与背景图像进行逐像素比较，通常使用简单的减法操作。 3. 应用阈值处理，将减法结果转化为二值图像，其中像素值大于阈值的部分表示运动物体。 下面是一个简单的代码示例，演示了如何在OpenMV中使用背景减除法： ```python import sensor, image, time # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 背景减除通常使用灰度图像 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 初始化背景图像 background = sensor.snapshot().mean_all_histogram() while(True): img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs([background], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255)) img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0)) img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0)) img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255)) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0)) ``` 在此代码中，我们首先获取了背景图像，然后在每一帧中通过与背景图像的差异来检测运动物体。`find_blobs`函数用于查找与背景不同的区域，并返回一个包含这些区域信息的列表。 ### 2.1.2 光流法追踪技术 光流法是另一种用于检测和追踪运动物体的技术，它通过分析图像序列中像素点的运动来估计物体的速度和方向。这种方法在物体的特征（如颜色、纹理）不明显或场景背景复杂时非常有用。 光流法的基本原理是基于相邻帧之间的像素点移动来计算速度向量。通过这些速度向量，可以追踪物体的运动轨迹。OpenMV中实现了光流追踪功能，可以通过`find_displacement`方法来应用。 下面是一个简单的代码示例，演示了如何在OpenMV中使用光流法追踪技术： ```python import sensor, image, time # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 初始化背景图像 old_frame = sensor.snapshot().mean_all_histogram() while(True): img = sensor.snapshot() new_frame = img.mean_all_histogram() displacement = new_frame.find_displacement(old_frame) old_frame = new_frame for i in range(displacement.length()): img.draw_line(displacement.line(i), color=(255)) ``` 在这个例子中，我们使用`find_displacement`方法来计算当前帧和前一帧之间的像素移动。然后，我们绘制出这些移动的向量，以便可视化运动物体的轨迹。 ## 2.2 运动物体追踪实践 ### 2.2.1 OpenMV中基于特征的追踪 基于特征的追踪依赖于检测和匹配图像中的关键点或特征点。这些特征点在图像中是独特的，并且在不同的图像之间相对稳定，因此它们是追踪运动物体的好选择。 OpenMV支持多种特征检测算法，如ORB、SIFT、BRISK等。这些算法能够提取图像中的特征点，并在连续帧中进行匹配，以此来追踪物体。 下面是一个使用ORB特征检测追踪物体的代码示例： ```python import sensor, image, time # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 创建ORB特征检测器 orb = feature_orb() feature_matches = [] while(True): img = sensor.snapshot() # 使用ORB检测特征点 features = orb.detect(img) # 在相邻帧中匹配特征点 if feature_matches: features = list(orb.match(feature_matches, features)) # 绘制匹配的特征点 img.draw_features(features, size=5) feature_matches = features ``` 在此代码中，我们首先创建了一个ORB特征检测器，然后在一个循环中不断检测并匹配特征点，以此来追踪物体。 ### 2.2.2 基于颜色的物体追踪示例 基于颜色的追踪是通过识别和追踪特定颜色或颜色范围内的物体来实现的。这种方法在颜色对比度较高或目标颜色较为明显的场景中效果较好。 OpenMV通过颜色空间转换和阈值操作来实现基于颜色的追踪。常见的颜色空间有RGB、HSV等，而HSV颜色空间对于颜色的分离具有更好的表现力。 下面是一个使用HSV颜色空间追踪红色物体的代码示例： ```python import sensor, image, time # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) while(True): img = sensor.snapshot() # 定义红色的HSV阈值 red_threshold = (30, 100, 100, 50, 255, 255) img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True) for blob in img.find_blobs([red_threshold]): img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255)) img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0)) img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0)) img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255)) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(0)) ``` 在此代码中，我们设置了摄像头并进行了颜色空间的转换。然后，我们定义了红色的HSV阈值，并使用`find_blobs`方法来检测和追踪红色物体。 ## 2.3 物体速度和方向分析 ### 2.3.1 速度测量方法 测量物体的速度通常涉及计算物体在连续图像帧之间的位移以及所用的时间。通过这些数据，我们可以使用简单的物理公式来计算速度。 在OpenMV中，速度的计算可以通过分析连续帧中物体的中心点移动来实现。以下是一个使用OpenMV测量物体速度的示例代码： ```python import sensor, image, math # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 获取初始帧 old_img = sensor.snapshot() while(True): img = sensor.snapshot() # 假设我们已经有了一个用于追踪的blob对象 blob = img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)[0] # 计算当前帧和前一帧中物体的位置 if hasattr(old_img, 'blob'): # 计算速度（像素/帧） speed = ((blob.cx() - old_img.blob.cx())**2 + (blob.cy() - old_img.blob.cy())**2)**0.5 # 假设每帧之间的时间差是固定的，可以转换为实际速度 fps = sensor.get_frame_rate() actual_speed = speed * fps * pixel_size # pixel_size是实际距离与像素距离的比率 img.draw_string(5, 5, f"Speed: {actual_speed:.2f} px/s") # 更新追踪用的blob对象 old_img.blob = blob ``` 在这个例子中，我们通过计算连续帧中物体中心点的位置差异来估计速度，并将其转换为实际的物理单位。 ### 2.3.2 方向判断逻辑实现 方向判断是通过分析物体的位置变化来确定其移动方向的。在二维平面上，可以使用物体位置的变化向量来判断方向。例如，如果物体在x轴和y轴上的位移都是正的，则物体向右上方移动。 在OpenMV中，我们可以使用`blob`对象中的`cx()`和`cy()`方法来获取物体的中心点坐标，并通过比较连续帧中这些坐标的变化来判断方向。 下面是一个简单的代码示例，用于判断物体的移动方向： ```python import sensor, image, time # 设置摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 初始化上一次的中心点坐标 last_cx, last_cy = 0, 0 while(True): i ```