corner2

学习下面的代码,并且跟进对于中心点的坐标的寻找,以及写出输出给STM32的代码。import sensor import image import time import lcd from machine import UART from board import board_info from fpioa_manager import fm fm.register(6,fm.fpioa.UART2_TX) fm.register(8,fm.fpioa.UART2_RX) # 初始化摄像头 lcd.init() sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.run(1) sensor.skip_frames() sensor.skip_frames(time = 2000) #跳过不稳定画面 # 初始化串口 uart = UART(UART.UART2, 115200, 8, 0, 0, timeout=1000, read_buf_len=4096) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 自定义函数:识别矩形 # 在图像中寻找矩形 for r in img.find_rects(threshold = 100000): # 判断矩形边长是否符合要求 if (10 <= r.h() <= 200) and (10 <= r.w() <= 200): # 满足条件的处理逻辑 # 在屏幕上框出矩形 img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0), scale = 3) # 获取矩形角点位置 corner = r.corners() # 在屏幕上圈出矩形角点 img.draw_circle(corner[0][0], corner[0][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False) img.draw_circle(corner[1][0], corner[1][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False) img.draw_circle(corner[2][0], corner[2][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False) img.draw_circle(corner[3][0], corner[3][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False) center_x = (corner[0][0] + corner[2][0]) // 2 # 第一条对角线中点x坐标 center_y = (corner[0][1] + corner[2][1]) // 2 # 第一条对角线中点y坐标 img.draw_circle(center_x, center_y, 1, color=(255, 255, 0), thickness=2, fill=True) # 打印四个角点坐标, 角点1的数组是corner[0], 坐标就是(corner[0][0],corner[0][1]) # 角点检测输出的角点排序每次不一定一致,矩形左上的角点有可能是corner0,1,2,3其中一个 corner1_str = corner[0][0],corner[0][1] corner2_str = corner[1][0],corner[1][1] corner3_str = corner[2][0],corner[2][1] corner4_str = corner[3][0],corner[3][1] #lcd.draw_string(0, 0, corner1_str, lcd.WHITE, lcd.BLACK) #lcd.draw_string(0, 20, corner2_str, lcd.WHITE, lcd.BLACK) #lcd.draw_string(0, 40, corner3_str, lcd.WHITE, lcd.BLACK) #lcd.draw_string(0, 60, corner4_str, lcd.WHITE, lcd.BLACK) lcd.display(img) print(corner1_str, corner2_str, corner3_str, corner4_str) print(center_x, center_y) #print(corner2_str) #print(corner3_str) #print(corner4_str) # 显示到屏幕上,此部分会降低帧率 try: while True: # send data per 500ms if time.ticks_ms() - last_time > 500: last_time = time.ticks_ms() uart.write(corner1_str,corner2_str,corner3_str,corner4_str) # read and print data if uart.any(): read_data = uart.read() if read_data: print("read_data = ", read_data) except: pass lcd.display(img)
08-02
<think>嗯,用户提供的这些参数看起来是关于合成孔径雷达(SAR)图像处理中的多视处理和多视向量的信息。我需要先理解每个参数的含义,以及它们之间的关系,特别是多视处理对图像分辨率、像素间距等的影响。 首先,用户提到了不同的SLC(单视复数影像)配置,比如1x1、1x4、2x8。这里的“1x1”、“1x4”可能指的是在距离向和方位向的视数(Number of Looks)。例如,1x4 SLC中的方位向视数是4,而距离向是1。多视处理是通过对相邻像素进行平均来降低噪声,但也会降低分辨率。所以,视数越多,空间分辨率越低,但辐射分辨率提高。 接下来,每个配置对应的像素间距。比如,1x1 SLC的方位向像素间距是0.6米,而1x4的是2.4米,正好是0.6乘以4。同样,2x8的方位向是4.8米,是0.6乘以8,而距离向的间距也随着视数增加而翻倍。这说明多视处理会导致像素间距变大,也就是空间分辨率降低,因为每个像素覆盖了更大的地面区域。 然后,LLH和LKV可能是不同的处理产品,但它们的像素间距和视数相同,可能代表不同方向的处理或者不同的地理编码方式,比如斜距向或地距向的投影。需要确认这些缩写是否常见,LLH可能代表纬度、经度、高度,而LKV可能涉及速度或矢量信息,但这里可能只是产品命名。 用户的问题是关于“Image and track information by multilook vector”,也就是通过多视向量获取的图像和轨道信息。需要解释多视处理的作用,以及这些参数如何影响最终的图像特性,比如分辨率、像素间距、噪声水平等。同时,用户提供的各个参数之间的数值关系也需要明确说明,比如视数如何影响像素间距的变化。 另外,Segment 1的起始方位向位置和四个角点的经纬度坐标,这部分可能涉及图像的地理定位,说明该段数据覆盖的地理区域。需要解释这些坐标如何帮助确定图像的地理位置,以及如何与多视处理后的图像对应。 用户可能的背景是SAR数据处理人员或相关领域的研究者,需要了解多视处理的具体参数设置及其影响。深层需求可能是如何根据不同的应用需求选择合适的视数配置,权衡分辨率和噪声,或者如何正确解释处理后的图像参数。 需要确保回答结构清晰,分点解释各个参数,并说明它们之间的关系。同时,注意使用中文和正确的LaTeX格式,特别是行内公式需要用$...$,独立公式用$$...$$。例如,像素间距的计算可能需要用公式表达,比如方位向像素间距 = 原始间距 × 方位视数,即$0.6 \times 4 = 2.4$米。 最后,总结多视处理的目的和应用场景,帮助用户理解如何根据需求调整参数,以及这些参数如何影响最终的图像质量和地理定位精度。</think>我将分步骤为您解释这些参数的意义及其相互关系: 一、多视处理基础 1. 多视(Multilook)是SAR影像降噪技术,通过对多个独立子视(look)进行非相干叠加来抑制斑点噪声 2. 视数计算公式: $$ \text{总视数} = N_{az} \times N_{rg} $$ 其中$N_{az}$为方位向视数,$N_{rg}$为距离向视数 二、参数解析 1. 分辨率与像素间距关系: - 原始1x1 SLC(单视)数据: $$ \text{距离向分辨率} = 1.6655\ m,\ \text{方位向分辨率} = 0.6\ m $$ - 1x4配置时: $$ \text{新方位向分辨率} = 0.6 \times 4 = 2.4\ m $$ - 2x8配置时: $$ \text{距离向} = 1.6655 \times 2 = 3.331\ m $$ $$ \text{方位向} = 0.6 \times 8 = 4.8\ m $$ 2. 多视处理规律: - 视数增加导致: - 像素间距线性增大 - 空间分辨率降低 - 辐射分辨率提高(信噪比提升约$\sqrt{N}$倍) 三、地理定位信息 1. 起始方位向位置:-26015.4011米(相对于参考坐标系) 2. 四个角点坐标构成影像覆盖区域: ```plaintext Corner1: 39.292034°N, 106.284271°W (科罗拉多州附近) Corner2: 39.119312°N, 106.301308°W Corner3: 39.333916°N, 106.813889°W Corner4: 39.154522°N, 106.830345°W ``` 构成约50km×50km的矩形区域 四、产品类型说明 1. SLC:单视复数数据(保留相位信息) 2. LLH:可能指Lat/Lon/Height地理编码产品 3. LKV:可能为Local Keyhole View或特定编码格式 五、应用选择建议 1. 高分辨率需求:选择低视数配置(如1x1) 2. 噪声抑制需求:选择高视数配置(如2x8) 3. 地形分析:建议使用LLH地理编码产品 4. 运动目标检测:优先使用SLC数据 这些参数共同构成SAR影像处理的核心元数据,实际应用中需要根据$SNR \propto \sqrt{N}$与分辨率$\propto 1/N$的权衡关系选择处理参数。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值