openmv4系列7----尋找色塊

1、find_blobs函數

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)

參數解釋：

• thresholds是顏色的閾值，注意：這個參數是一個列表，可以包含多個顏色。如果你只需要一個顏色，那么在這個列表中只需要有一個顏色值，如果你想要多個顏色閾值，那這個列表就需要多個顏色閾值。注意：在返回的色塊對象blob可以調用code方法，來判斷是什么顏色的色塊。
• • 示例

red = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx) blue = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx) yellow = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx) img=sensor.snapshot() red_blobs = img.find_blobs([red]) color_blobs = img.find_blobs([red,blue, yellow])

• roi是“感興趣區”。示例：
  left_roi = [0,0,160,240]
  blobs = img.find_blobs([red],roi=left_roi)

• x_stride 就是查找的色塊的x方向上最小寬度的像素，默認為2，如果你只想查找寬度10個像素以上的色塊，那么就設置這個參數為10：
  blobs = img.find_blobs([red],x_stride=10)

• y_stride 就是查找的色塊的y方向上最小寬度的像素，默認為1，如果你只想查找寬度5個像素以上的色塊，那么就設置這個參數為5：
  blobs = img.find_blobs([red],y_stride=5)

• invert 反轉閾值，把閾值以外的顏色作為閾值進行查找

• area_threshold 面積閾值，如果色塊被框起來的面積小于這個值，會被過濾掉

• pixels_threshold 像素個數閾值，如果色塊像素數量小于這個值，會被過濾掉

• merge 合并，如果設置為True，那么合并所有重疊的blob為一個。
  注意：這會合并所有的blob，無論是什么顏色的。如果你想混淆多種顏色的blob，只需要分別調用不同顏色閾值的find_blobs。

• • 示例

all_blobs = img.find_blobs([red,blue,yellow],merge=True) red_blobs = img.find_blobs([red],merge=True) blue_blobs = img.find_blobs([blue],merge=True) yellow_blobs =img.find_blobs([yellow],merge=True)

• margin 邊界，如果設置為1，那么兩個blobs如果間距1一個像素點，也會被合并。

2、閾值

一個顏色閾值的結構是這樣的：

red = (minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)

元組里面的數值分別是L A B 的最大值和最小值。

獲取閾值步驟：工具 → 機器視覺 → 閾值編輯器 → 幀緩沖區
然后拖動六個滑塊，可以實時的看到閾值的結果，我們想要的結果就是，將我們的目標顏色變成白色，其他顏色全變為黑色。

3、blob色塊對象

• blob有多個方法：

• blob.rect() 返回這個色塊的外框——矩形元組(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。

• blob.x() 返回色塊的外框的x坐標（int），也可以通過blob[0]來獲取。

• blob.y() 返回色塊的外框的y坐標（int），也可以通過blob[1]來獲取。

• blob.w() 返回色塊的外框的寬度w（int），也可以通過blob[2]來獲取。

• blob.h() 返回色塊的外框的高度h（int），也可以通過blob[3]來獲取。

• blob.pixels() 返回色塊的像素數量（int），也可以通過blob[4]來獲取。

• blob.cx() 返回色塊的外框的中心x坐標（int），也可以通過blob[5]來獲取。

• blob.cy() 返回色塊的外框的中心y坐標（int），也可以通過blob[6]來獲取。

• blob.rotation() 返回色塊的旋轉角度（單位為弧度）（float）。如果色塊類似一個鉛筆，那么這個值為0_{180°。如果色塊是一個圓，那么這個值是無用的。如果色塊完全沒有對稱性，那么你會得到0}360°，也可以通過blob[7]來獲取。

• blob.code() 返回一個16bit數字，每一個bit會對應每一個閾值。舉個例子：

• blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow], merge=True)

如果這個色塊是紅色，那么它的code就是0001，如果是藍色，那么它的code就是0010。注意：一個blob可能是合并的，如果是紅色和藍色的blob，那么這個blob就是0011。這個功能可以用于查找顏色代碼。也可以通過blob[8]來獲取。

• blob.count() 如果merge=True，那么就會有多個blob被合并到一個blob，這個函數返回的就是這個的數量。如果merge=False，那么返回值總是1。也可以通過blob[9]來獲取。

• blob.area() 返回色塊的外框的面積。應該等于(w * h)

• blob.density() 返回色塊的密度。這等于色塊的像素數除以外框的區域。如果密度較低，那么說明目標鎖定的不是很好。
  比如，識別一個紅色的圓，返回的blob.pixels()是目標圓的像素點數，blob.area()是圓的外接正方形的面積。

4、blobs

find_blobs對象返回的是多個blob的列表。（注意區分blobs和blob，這只是一個名字，用來區分多個色塊，和一個色塊）。
列表類似與C語言的數組，一個blobs列表里包含很多blob對象，blobs對象就是色塊，每個blobs對象包含一個色塊的信息。

blobs = img.find_blobs([red])

blobs就是很多色塊。

可以用for循環把所有的色塊找一遍。

for blob in blobs:print(blob.cx())

5、參考代碼

1. 尋找同種顏色的色塊

import sensor, image, timethreshold = [(4, 48, 28, -128, 28, 87)] #暗黃色的閾值sensor.reset() #初始化傳感器 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #傳感器色彩 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000 ) #開機跳過一些時間 sensor.set_auto_whitebal(False) #關閉白平衡clock = time.clock() #獲取時鐘while(True):clock.tick()img = sensor.snapshot() #拍照blob = img.find_blobs(threshold, area_threshold=300, margin=10)#尋找對應閾值的色塊，閾值小于300像素的色塊過濾掉，合并相鄰像素在10個像素內的色塊if blob: #如果找到了目標顏色FH = bytearray([0xb3,0xb4]) for b in blob:#迭代找到的目標顏色區域img.draw_cross(b[5], b[6]) #畫十字 cx,cy # blob.cx() 返回色塊的外框的中心x坐標（int），也可以通過blob[5]來獲取。 # blob.cy() 返回色塊的外框的中心y坐標（int），也可以通過blob[6]來獲取。img.draw_edges(b.min_corners(), color=(0,255,0))#畫框

blob.cx() 返回色塊的外框的中心x坐標（int），也可以通過blob[5]來獲取。
blob.cy()返回色塊的外框的中心y坐標（int），也可以通過blob[6]來獲取。

2. 多顏色跟蹤示例

# 尋找不同顏色的色塊 import sensor, image, time# 顏色跟蹤閾值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # 下面的閾值跟蹤一般紅色/綠色的東西。你不妨調整他們... thresholds = [(47, 68, 55, 103, 25, 63), # red_thresholds(60, 75, -80, -40, 30, 50), # green_thresholds(29, 49, -5, 25, -63, -35)] # blue_thresholdssensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) clock = time.clock()# 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的區域才被 # 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相機分辨率， # 請更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并圖像中所有重疊的色塊。while(True):clock.tick()img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) 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(clock.fps())

總結

以上是生活随笔為你收集整理的openmv4系列7----寻找色块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。