OpenMV识别颜色源码

# 导入文件
import sensor, image, time, pyb
from pyb import UART,Pin,Timer
import json

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)  # 等待摄像头稳定
sensor.set_auto_gain(False)    # 关闭自动增益。在颜色识别中,需要关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()

tim = Timer(4, freq=1000) # Frequency in Hz
led_dac = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=Pin("P7"), pulse_width_percent=50)
led_dac.pulse_width_percent(100)
# 定义颜色阈值
red_threshold = (33, 100, 17, 127, -25, 52)    # 红色阈值
green_threshold = (54, 20, -47, -18, -15, 41)  # 绿色阈值
yellow_threshold = (40, 100, -56, 81, 25, 127) # 黄色阈值

# 初始化串口
uart = pyb.UART(3, 115200)  # 使用UART3,波特率115200
# 定义帧头和帧尾
FRAME_HEADER = 0xAA
FRAME_TAIL = 0x55

# 上一次发送的颜色
last_detected_color = None

def find_max_blob(blobs):
    max_blob = None

    max_size = 0
    for blob in blobs:
        if blob.pixels() > max_size:
            max_size = blob.pixels()
            max_blob = blob
    return max_blob

while(True):
    clock.tick()                       # 更新FPS帧率时钟
    img = sensor.snapshot()

    # 查找色块
    red_blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100)
    green_blobs = img.find_blobs([green_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100)
    yellow_blobs = img.find_blobs([yellow_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100)

    red_blob = find_max_blob(red_blobs)
    green_blob = find_max_blob(green_blobs)
    yellow_blob = find_max_blob(yellow_blobs)

    if red_blob:
        detected_color = "R"
    elif green_blob:
        detected_color = "G"
    elif yellow_blob:
        detected_color = "Y"
    else:
        detected_color = "N" # 没有识别到颜色

    # 绘制矩形框和文字标注
    if detected_color == "R":
        img.draw_rectangle(red_blob.rect(), color=(255, 0, 0))  # 用红色矩形框圈出红色物块
        img.draw_cross(red_blob.cx(), red_blob.cy(),color=(255, 0, 0), size=10)
        img.draw_string(red_blob.x(), red_blob.y() - 10, "Red", color=(255, 0, 0))  # 显示文字
    elif detected_color == "G":
        img.draw_rectangle(green_blob.rect(), color=(0, 255, 0))  # 用绿色矩形框圈出绿色物块
        img.draw_cross(green_blob.cx(), green_blob.cy(),color=(0, 255, 0), size=10)
        img.draw_string(green_blob.x(), green_blob.y() - 10, "Green", color=(0, 255, 0))  # 显示文字
    elif detected_color == "Y":
        img.draw_rectangle(yellow_blob.rect(), color=(255, 255, 0))  # 用黄色矩形框圈出黄色物块
        img.draw_cross(yellow_blob.cx(), yellow_blob.cy(),color=(255, 255, 0), size=10)
        img.draw_string(yellow_blob.x(), yellow_blob.y() - 10, "Yellow", color=(255, 255, 0))  # 显示文字

    # 发送颜色指令到STM32,如果识别到颜色且与上一次不同,发送带帧头和帧尾的颜色指令到STM32
    if detected_color is not None and detected_color != last_detected_color:
        uart.writechar(FRAME_HEADER)  # 发送帧头
        uart.write(detected_color)    # 发送颜色指令
        uart.writechar(FRAME_TAIL)    # 发送帧尾
    last_detected_color = detected_color  # 更新上一次发送的颜色
    time.sleep_ms(10)  # 延时100ms
    print("FPS %f" % clock.fps())  # 打印帧率

<think>嗯,用户想找OpenMV实现颜色追踪功能的源码示例。首先,我需要回忆一下OpenMV的常用库和函数,特别是与颜色追踪相关的部分。记得OpenMV使用MicroPython,所以可能需要用到sensor模块来设置摄像头,还有image模块来处理图像。颜色追踪通常包括设置颜色阈值、寻找色块等步骤。 然后,用户的问题中提到需要参考提供的引用内容。看一下引用[1]提到安装OpenMV IDE和连接设备,引用[2]和[3]提到了STM32与OpenMV源码,引用[4]有关于轮廓提取的代码片段,引用[5]则涉及项目应用。这些引用可能帮助补充说明源码的使用场景或相关技术。 接下来,我应该先提供一个基础的代码框架,比如初始化摄像头、设置颜色阈值、循环捕捉图像并处理。代码中需要包含如何调整阈值、寻找色块并标记的步骤。另外,用户可能需要知道如何将OpenMV与硬件(如STM32)通信,所以可能需要添加串口通信的部分,比如UART的使用。 需要注意代码的正确性,比如正确导入sensor、image、time模块,设置正确的像素格式和分辨率。颜色阈值可能需要用户根据实际环境调整,这部分应该给出示例阈值,并建议用户用工具调试。寻找最大色块的部分,用find_blobs函数,并设置面积阈值过滤噪音。 然后,根据用户提供的引用,引用[4]提到的轮廓提取可能与find_blobs相关,可以联系起来。引用[2]和[3]提到的小车追踪,可能需要在代码中加入控制逻辑,比如通过串口发送坐标数据给STM32,这样小车才能根据色块位置移动。这部分可以作为扩展功能提到。 用户还可能遇到常见问题,比如颜色阈值调整、光线影响、性能优化等,需要给出建议。例如,使用OpenMV IDE的阈值工具,确保环境光照稳定,合理设置ROI减少计算量。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何优化性能、与硬件通信、多颜色追踪等。这些问题应该覆盖源码的不同方面,以及实际应用中的挑战。</think>### OpenMV颜色追踪功能实现 在OpenMV中实现颜色追踪功能,主要依赖摄像头采集图像、颜色阈值设置、目标区域检测三个核心步骤。以下是基于开源项目的实现思路和代码示例: #### 一、基础代码框架 ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置色彩格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 分辨率320x240 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 # 定义目标颜色阈值(需根据实际环境调整) red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # (L_min, L_max, A_min, A_max, B_min, B_max) while(True): img = sensor.snapshot() # 捕获图像 # 寻找色块 blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True) # 标记检测结果 if blobs: max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) img.draw_rectangle(max_blob.rect(), color=(0,255,0)) # 画框标记 img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(), color=(0,255,0)) # 中心坐标 ``` #### 二、关键实现细节 1. **颜色阈值调整**:使用OpenMV IDE的「工具 → 机器视觉 → 阈值编辑器」可实时调试颜色阈值[^1] 2. **性能优化**: - 设置`ROI`(感兴趣区域):`find_blobs(roi=(x,y,w,h))`缩小检测范围 - 降低分辨率:使用`sensor.QQVGA`(160x120)可提升帧率 3. **坐标输出**:通过串口发送坐标数据给STM32 ```python import uart from pyb import UART uart = UART(3, 115200) # 初始化UART3 if blobs: uart.write("%d,%d\n" % (max_blob.cx(), max_blob.cy())) # 发送中心坐标[^2] ``` #### 三、常见问题解决 - **颜色识别不稳定**:使用白平衡锁定`sensor.set_auto_whitebal(False)`[^4] - **误检干扰**:添加形态学滤波`img.gaussian(1)`或`img.erode(1)` - **延迟过高**:关闭图像预览`img.compressed(quality=50)`
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