【K210】【图像入门基础】颜色识别——寻找最大色块

最新推荐文章于 2024-04-28 16:29:34 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-28 16:29:34 发布 · 9.4k 阅读

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#图像处理 #目标检测

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本文记录了一位初学者使用K210进行深度学习实践的过程，通过设置红色和蓝色阈值寻找图像中的色块，并找到最大色块进行标记和坐标显示，为后续学习者提供了参考代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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=0
    for blob in blobs:
        if blob[2]*blob[3] > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob[2]*blob[3]
    return max_blob

while 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)