思路应该就是给他一个区域,然后在区域里面找红色小球
拉到最后看结果,前面目前是死路……
那么找小球代码
官网:
import sensor, image, time
red_threshold=(18, 69, 40, 86, 0, 72)
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 速度快一些
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过2000s,使新设置生效,并自动调节白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动自动增益。默认开启的,在颜色识别中,一定要关闭白平衡。
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock() # 追踪帧率
while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot() # 从感光芯片获得一张图像
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
if blobs:
#如果找到了目标颜色
for b in blobs:
img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
print(b)
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
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
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r())
#area为识别到的圆的区域,即圆的外接矩形框
statistics = img.get_statistics(roi=area)#像素颜色统计
print(statistics)
#(0,100,0,120,0,120)是红色的阈值,所以当区域内的众数(也就是最多的颜色),范围在这个阈值内,就说明是红色的圆。
#l_mode(),a_mode(),b_mode()是L通道,A通道,B通道的众数。
if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red
img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来
else:
img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255))
#将非红色的圆用白色的矩形框出来
print("FPS %f" % clock.fps())
roi的格式是(x, y, w, h)的tupple.
import sensor, image, time
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10) # 跳过10帧,使新设置生效
sensor.set_auto_whitebal(False) # Create a clock object to track the FPS.
ROI=(80,30,15,15)
while(True):
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
statistics=img.get_statistics(roi=ROI
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