本文主要是介绍【K210】【图像入门基础】颜色识别——寻找最大色块,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
前言
为了了解神经网络与深度学习,接触到了k210这个小玩意,先是跑了几个已经训练好的模板发现真的是太神奇了!更是激起了学习视觉这方面的热情,又反过头去学习图像处理的基础部分,发现博客上关于k210的例程是真的少…只能查阅"惜字如金"的官方例程,好不容易才解决一个很简单的问题(也赖博主实在太菜…)。在此记录学习成果,也为了今后的初学者能有例程参考。
代码
import sensor,image,lcd,time#常用初始化
lcd.init()
sensor.reset() #复位摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #设置像素格式 RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) #设置帧尺寸 QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time = 2000) #跳过不稳定画面#红色阈值
red_threshold = (87, 21, 27, 93, -5, 92)
#蓝色阈值
blue_threshold = (14, 87, -83, 127, -113, -14)#寻找最大色块函数定义
def find_max(blobs):max_size=0for blob in blobs:if blob[2]*blob[3] > max_size:max_blob=blobmax_size = blob[2]*blob[3]return max_blobwhile True:img=sensor.snapshot()blobs = img.find_blobs([blue_threshold],merge=True)#把拍摄的一张图片里满足的色块纳入集合中if blobs:max_blob = find_max(blobs)#调用函数,返回最大色块img.draw_rectangle((max_blob.x(),max_blob.y(),max_blob.w(),max_blob.h()),color=(255,0,0))#用红色框出最大色块img.draw_string(max_blob.x(),max_blob.y(), "(x,y) =")img.draw_string(max_blob.x()+40,max_blob.y(), str(max_blob.cx()))img.draw_string(max_blob.x()+60,max_blob.y(), str(max_blob.cy()))#在框图左上角显示色块的中心坐标lcd.display(img)
运行结果
注:坐标是从屏幕的左上角开始,x往右增大,y往下增大
这篇关于【K210】【图像入门基础】颜色识别——寻找最大色块的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!