multi_color_blob_tracking.py
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# Ejemplo de seguimiento de blobs de color múltiples
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# Este ejemplo muestra el seguimiento de blobs de color múltiples usando la OpenMV Cam.
import csi
import time
import math
# Umbrales de seguimiento de color (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# Los umbrales siguientes rastrean, en general, objetos rojos/verdes. Es posible que desee ajustarlos...
thresholds = [
(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds
(30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds
(0, 15, 0, 40, -80, -20), # generic_blue_thresholds
]
# Puede pasar hasta 16 umbrales indicados arriba. Sin embargo, no es realmente posible segmentar
# una escena con 16 umbrales antes de que los umbrales de color empiecen a solaparse en gran medida.
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)
csi0.auto_gain(False) # debe estar desactivado para el seguimiento de color
csi0.auto_whitebal(False) # debe estar desactivado para el seguimiento de color
clock = time.clock()
# Solo los blobs con más píxeles que "pixel_threshold" y más área que "area_threshold" son
# devueltos por "find_blobs" a continuación. Cambie "pixels_threshold" y "area_threshold" si cambia la
# resolución de la cámara. No active "merge=True", ya que eso fusionaría blobs que aquí no queremos.
while True:
clock.tick()
img = csi0.snapshot()
for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200):
# Estos valores dependen de que el blob no sea circular; de lo contrario, serán inestables.
if blob.elongation > 0.5:
img.draw_edges(blob.min_corners, color=(255, 0, 0))
img.draw_line(image.get_major_axis_line(blob), color=(0, 255, 0))
img.draw_line(image.get_minor_axis_line(blob), color=(0, 0, 255))
# Estos valores son estables en todo momento.
img.draw_detection(blob)
# Nota: la rotación del blob es única solo en el rango de 0 a 180.
img.draw_keypoints(
[(blob.cx, blob.cy, int(math.degrees(blob.rotation)))], size=20
)
print(clock.fps())