multi_color_code_tracking.py

# هذا العمل مرخص بموجب ترخيص MIT.
# حقوق النشر (c) 2013-2023 OpenMV LLC. جميع الحقوق محفوظة.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# مثال تتبع رموز الألوان المتعددة
#
# يوضح هذا المثال تتبع رموز الألوان المتعددة باستخدام كاميرا OpenMV.
#
# رمز اللون هو كتلة مكوّنة من لونين أو أكثر. سيقوم المثال أدناه
# بتتبع الأجسام الملونة التي تحتوي على لونين أو أكثر من الألوان أدناه فقط.

import csi
import time

# عتبات تتبع اللون (L Min، L Max، A Min، A Max، B Min، B Max)
# تتبع العتبات أدناه بشكل عام الأشياء الحمراء/الخضراء. قد ترغب في ضبطها...
thresholds = [
    # generic_red_thresholds -> الفهرس هو 0 لذا الرمز == (1 << 0)
    (30, 100, 15, 127, 15, 127,),
    # generic_green_thresholds -> الفهرس هو 1 لذا الرمز == (1 << 1)
    (30, 100, -64, -8, -32, 32,),
    # generic_blue_thresholds -> الفهرس هو 2 لذا الرمز == (1 << 2)
    (0, 15, 0, 40, -80, -20),
]
# يتم دمج الرموز بعملية OR منطقية عندما تكون "merge=True" لـ "find_blobs".

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)
csi0.auto_gain(False)  # يجب إيقافه من أجل تتبع الألوان
csi0.auto_whitebal(False)  # يجب إيقافه من أجل تتبع الألوان
clock = time.clock()

# فقط البقع (blobs) التي تحتوي على بكسلات أكثر من "pixel_threshold" ومساحة أكبر من "area_threshold"
# يتم إرجاعها بواسطة "find_blobs" أدناه. قم بتغيير "pixels_threshold" و"area_threshold" إذا قمت بتغيير
# دقة الكاميرا. يجب تعيين "merge=True" لدمج كتل الألوان المتداخلة من أجل رموز الألوان.

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(
        thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True
    ):
        if blob.code == 3:  # رمز r/g
            img.draw_detection(blob, label="r/g", label_offset=(2, 2))
        if blob.code == 5:  # رمز r/b
            img.draw_detection(blob, label="r/b", label_offset=(2, 2))
        if blob.code == 6:  # رمز g/b
            img.draw_detection(blob, label="g/b", label_offset=(2, 2))
        if blob.code == 7:  # رمز r/g/b
            img.draw_detection(blob, label="r/g/b", label_offset=(2, 2))
    print(clock.fps())