openmv 学习笔记（24电赛笔记）

寻找特定目标

        这个功能主要应用在，机器人寻找色块，无人机跟踪特定颜色，生产线上检测物体进行分类，还有人机交互等等功能应用。

相关函数  

image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)

        这个函数在openmv中是用来查找颜色块的函数，通过阈值检测图像中的颜色块，完成之后返回列表，列表中包含所有检测到的颜色块。

thresholds参数

        这个参数用来确定检测什么颜色，每个颜色阈值为一个元组，使用LAB颜色表示颜色阈值范围，（L_min ，L_max ， A_min ， A_max ， B_min ，B_max），要检测什么颜色，就要填什么颜色的颜色阈值。

import sensorsensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)thresholds = [(30,100,15,127,15,127)]while (True):image = sensor.snapshot()red_blobs = image.find_blobs(thresholds)

       但是这个参数需要注意的是，thresholds参数是一个列表（list），里面元素是需要检测，颜色的元组组成的， 如果没有定义对，就会报错了。

        上面的代码，检测红色，但是对返回列表没有什么操作，也就视频上没有什么显示。

roi参数

        这个参数用来设置感兴趣的区域，或者说只检测的区域，区域之外的颜色不检测，roi =  [x ,y, w, h]   四个参数起始x y 检测区域宽度 w   检测区域高度 h ，使用代码检测左半区的红色，同时框选出来。

import sensor, image# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳过一些帧，使设置生效# 定义颜色阈值 (这里假设要检测红色区域)
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]# 定义左边ROI
left_roi = [0, 0, 160, 240]  # 定义图像左半部分的感兴趣区域while True:img = sensor.snapshot()  # 捕捉图像# 在左边ROI中寻找颜色块red_blobs = img.find_blobs(thresholds, roi=left_roi, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if red_blobs:for blob in red_blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0))  # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0))  # 红色十字print("Red blob found at: (%d, %d) with area %d" % (blob.cx(), blob.cy(), blob.area()))img.draw_rectangle(left_roi,color = (255,0,0))  #将检测区域使用红色框选出来

        上面的代码因为设置了roi，所以值检测左半部分区域内的红色，有半部分的红色不检测，同时检测出红色使用，十字和画框进行标出，显示。

x_stride参数

        这个参数用来设置，在调用find_blobs函数，指定水平方向上，搜索颜色块的步长，设置为1每个像素都检查，设置为2每隔一个像素进行检查，是检测颜色最小宽度的设置，这个参数设置可以帮助，减少处理时间，通过跳过一些参数。

        同时如果不配置默认为2。

y_stride参数        

       用来查找y方向上的最小宽度像素，默认为1，如果设置为8，是检测颜色最小长度的设置，如果设置为8，就是只检测8个像素以上的，需要检测的颜色。

invert 参数

        这个参数用来翻转阈值，检测颜色是thresholds，如果加入这个参数会检测，除设定检测颜色以外的所有颜色，两个取值 True  False  前者开启翻转。

area_threshold面积阈值

        参数用来设置，检测颜色的最小面积阈值，出现检测颜色，同时检测颜色超过这个阈值，不会被过滤出去，否则将会过滤出去。

pixels_threshold像素阈值

        像素阈值参数，同样的像素个数小于这个值会被过滤出去，不会被检测。

merga参数

        当检测颜色块重叠的时候，会自动合并颜色块，当设置为True的时候，不论是检测多个颜色块，还是单个颜色块，当检测颜色被分为多个小块的时候，merga这个参数可以合并为整体。

        如果检测多个颜色，且颜色在图像中出现重叠，merga = True 这个参数会将，图像合并，为一个颜色块无论这些颜色是否相同。

import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳过一些帧，使设置生效# 定义颜色阈值 (假设要检测红色和蓝色区域)
red_thresholds = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
blue_thresholds = (0, 30, -128, 0, -128, 0)
thresholds = [red_thresholds, blue_thresholds]# 创建一个时钟对象来跟踪帧率
clock = time.clock()while True:clock.tick()  # 跟踪FPSimg = sensor.snapshot()  # 捕捉图像# 在图像中寻找颜色块，设置merge为Trueblobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if blobs:for blob in blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0))  # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0))  # 红色十字print("Blob found at: (%d, %d) with area %d" % (blob.cx(), blob.cy(), blob.area()))print("FPS: %f" % clock.fps())  # 打印FPS

        检测红色和蓝色，当红色和蓝色出现重叠的时候，会自动合并为一起。

        到此这个函数的多有参数详解就描述完了，在调用函数的时候，参数如果没有填写，那么就会使用默认值进行调用，最少参数只使用检测颜色的LAB值，就可以完成调用。

#函数返回对象属性

        前面有提到过，find_blobs（）函数是有返回对象的，这个返回对象是一个列表，列表里面的成员变量是表示单个颜色块的对象 ，这些对象是有属性和函数，也就是说，列表里面的对象可以调用函数进行操作。      

        blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。

        blob.x() 返回色块的外框的x坐标（int），也可以通过blob[0]来获取。blob.y() 返回色块的外框的y坐标（int），也可以通过blob[1]来获取。blob.w() 返回色块的外框的宽度w（int），也可以通过blob[2]来获取。blob.h() 返回色块的外框的高度h（int），也可以通过blob[3]来获取。

        blob.pixels() 返回色块的像素数量（int），也可以通过blob[4]来获取。blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标（int），也可以通过blob[5]来获取。blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标（int），也可以通过blob[6]来获取。

        blob.rotation() 返回色块的旋转角度（单位为弧度）（float）。如果色块类似一个铅笔，那么这个值为0~180°。如果色块是一个圆，那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性，那么你会得到0~360°，也可以通过blob[7]来获取。

blob.code() 返回一个16bit数字，每一个bit会对应每一个阈值。

import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 设置帧大小为QVGA (320x240)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置像素格式为RGB565
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳过一些帧，使设置生效# 定义颜色阈值 (假设要检测红色区域)
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)]# 创建一个时钟对象来跟踪帧率
clock = time.clock()while True:clock.tick()  # 跟踪FPSimg = sensor.snapshot()  # 捕捉图像# 在图像中寻找颜色块blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)# 如果找到颜色块if blobs:for blob in blobs:# 绘制矩形和十字标记img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255, 0, 0))  # 红色矩形img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy(), color=(255, 0, 0))  # 红色十字# 输出颜色块的属性信息print("Blob found at:")print("  Coordinates: (x=%d, y=%d)" % (blob.cx(), blob.cy()))print("  Area: %d" % blob.area())print("  Rectangle: (x=%d, y=%d, w=%d, h=%d)" % blob.rect())print("  Pixels: %d" % blob.count())print("  Density: %f" % blob.density())print("  Rotation: %f" % blob.rotation())print("  Major Axis Line: %s" % str(blob.major_axis_line()))print("  Minor Axis Line: %s" % str(blob.minor_axis_line()))print("  Compactness: %f" % blob.compactness())print("  Elongation: %f" % blob.elongation())print("FPS: %f" % clock.fps())  # 打印FPS

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