【嘉楠科技 CanMV K230测评】应用项目——寻找最大色块，并使用串口返回
<pre><code class="language-python">import time, os, sys
from machine import UART
from machine import FPIOA
from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口
# 颜色识别阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) LAB模型
# 下面的阈值元组是用来识别 红、绿、蓝三种颜色，当然你也可以调整让识别变得更好。
thresholds = [(15, 85, 31, 72, -28, 92),# 红色阈值
(30, 100, -64, -8, 50, 70), # 橙色阈值
(37, 100, -56, 67, -92, 91), # 黑色阈值
(47, 100, -128, 127, -45, 89)] # 蓝色阈值
colors1 = [(255,0,0), (255,165,0), (0,0,255)]
colors2 = ["Red","Orange","Blue"]
fpioa = FPIOA()
fpioa.set_function(11,FPIOA.UART2_TXD)
fpioa.set_function(12,FPIOA.UART2_RXD)
uart = UART(UART.UART2,115200)
#寻找最大色块函数
def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob.pixels() > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob.pixels()
return max_blob
try:
sensor = Sensor() #构建摄像头对象
sensor.reset() #复位和初始化摄像头
sensor.set_framesize(Sensor.FHD) #设置帧大小FHD(1920x1080)，缓冲区和HDMI用,默认通道0
sensor.set_framesize(width=400,height=240) #设置帧大小800x480,LCD专用,默认通道0
sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) #设置输出图像格式，默认通道0
# Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) #只使用IDE缓冲区显示图像
Display.init(Display.ST7701, to_ide=True) #通过01Studio 3.5寸mipi显示屏显示图像
MediaManager.init() #初始化media资源管理器
sensor.run() #启动sensor
clock = time.clock()
while True:
os.exitpoint() #检测IDE中断
################
## 这里编写代码 ##
################
clock.tick()
img = sensor.snapshot() #拍摄一张图片
blobs = img.find_blobs(]) # 0,1,2分别表示红，绿，蓝色。
if blobs:
for b in blobs: #画矩形和箭头表示、
b = find_max(blobs)
tmp = img.draw_rectangle(b,thickness = 4, color=(255,255,255),fill = False)
tmp = img.draw_cross(b, b, thickness = 4)
x256 =b.cx()//256
x = b.cx()%256
y =b.cy()
pixels256 = b.pixels()//256
pixels = b.pixels()
Txdata = bytearray()
uart.write(Txdata)
print(b.cx(),b.cy(),b.pixels())
#目前判断车是否距离球体 的 想法：
#对象的像素数量是否大于某一阈值、对象的质心坐标是否位于一帧图像的中点附近、
else:
x = 260
y = 180
x256 =y//256
pixels = 0
pixels256 = pixels
Txdata = bytearray()
uart.write(Txdata)
img.draw_string_advanced(0, 0, 30, 'FPS: '+str("%.3f"%(clock.fps())), color = (255, 255, 255))
Display.show_image(img) #显示图片
#print(clock.fps()) #打印FPS
###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:
print("user stop: ", e)
except BaseException as e:
print(f"Exception {e}")
finally:
# sensor stop run
if isinstance(sensor, Sensor):
sensor.stop()
# deinit display
Display.deinit()
os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
time.sleep_ms(100)
# release media buffer
MediaManager.deinit()
</code></pre>
<p>使用寻找色块的程序，在其基础上进行更改。实现寻找图片中最大的色块，并通过串口返回给其他单片机，控制小车及云台进行追球。上面是工程的完整代码。</p>
<pre>
<code class="language-python">def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob.pixels() > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob.pixels()
return max_blob</code></pre>
<p>这个是寻找最大色块的代码。首先轮询检测到的所有blobs，提取其中的pixels参数，进行找最大值的处理，并最终返回找到的最大值。</p>
<pre>
<code class="language-python">if blobs:
for b in blobs: #画矩形和箭头表示、
b = find_max(blobs)
tmp = img.draw_rectangle(b,thickness = 4, color=(255,255,255),fill = False)
tmp = img.draw_cross(b, b, thickness = 4)
x256 =b.cx()//256
x = b.cx()%256
y =b.cy()
pixels256 = b.pixels()//256
pixels = b.pixels()
Txdata = bytearray()
uart.write(Txdata)
print(b.cx(),b.cy(),b.pixels())
#目前判断车是否距离球体 的 想法：
#对象的像素数量是否大于某一阈值、对象的质心坐标是否位于一帧图像的中点附近、
else:
x = 260
y = 180
x256 =y//256
pixels = 0
pixels256 = pixels
Txdata = bytearray()
uart.write(Txdata)</code></pre>
<p>这里是通过串口发送的代码。</p>
<p>首先是对数据进行一下处理，来获取色块的横纵坐标，以及像素点大小。然后调用串口将采集的数据发送出去。同时在前面加上帧头，在后面加上帧尾。</p>
<p>如果没有检测到，就会返回一组默认值。</p>
<p>寻找最大色块，如果没有检测到，就会返回一组默认值，是这个效果</p>
Jacktang 发表于 2024-11-18 07:35
寻找最大色块，如果没有检测到，就会返回一组默认值，是这个效果
<p>是的，如果返回默认值的话，串口那边接收到（用的是32），就会控制云台和电机左右转动，来找，要是能找到的话，会再次进行定位。</p>
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