Reconocimiento simultáneo de color y forma

Tutorial en video 18 - Combinación de algoritmos: https://singtown.com/learn/50029/

Esta sección explica cómo realizar el reconocimiento de color y el reconocimiento de forma simultáneamente. Tomemos como ejemplo el reconocimiento de un círculo rojo. Primero realizamos el reconocimiento de círculos, y luego realizamos estadísticas de color en el área circular reconocida para determinar si el color más común en el área es rojo.

import csi, image, time
csi0 = csi.CSI()

csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QQVGA)
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()

while(True):
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot().lens_corr(1.8)
    for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
            r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
        area = (c.x-c.r, c.y-c.r, 2*c.r, 2*c.r)
        #area es la región del círculo reconocido, es decir, el rectángulo circunscrito del círculo
        statistics = img.get_statistics(roi=area)#estadísticas de color de los píxeles
        print(statistics)
        #(0,100,0,120,0,120) es el umbral del color rojo, así que cuando la moda de la región (es decir, el color más frecuente) está dentro de este umbral, significa que es un círculo rojo.
        #l_mode, a_mode, b_mode son la moda del canal L, del canal A y del canal B.
        if 0<statistics.l_mode<100 and 0<statistics.a_mode<127 and 0<statistics.b_mode<127:#si el círculo es rojo
            img.draw_circle((c.x, c.y, c.r), color = (255, 0, 0))#el círculo rojo reconocido se enmarca con un círculo rojo
        else:
            img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255))
            #los círculos que no son rojos se enmarcan con un rectángulo blanco
    print("FPS %f" % clock.fps())