single_color_rgb565_blob_tracking.py

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# 单色 RGB565 色块跟踪示例
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# 此示例展示了使用OpenMV Cam进行单色RGB565跟踪。

import csi
import time
import math

threshold_index = 0  # 0表示红色，1表示绿色，2表示蓝色

# 颜色跟踪阈值（L 最小值，L 最大值，A 最小值，A 最大值，B 最小值，B 最大值）
# 下面的阈值通常用于跟踪红色/绿色/蓝色的物体。您可能需要调整它们...
thresholds = [
    (30, 100, 15, 127, 15, 127),  # generic_red_thresholds
    (30, 100, -64, -8, -32, 32),  # generic_green_thresholds
    (0, 30, 0, 64, -128, 0),  # generic_blue_thresholds
]

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)
csi0.auto_gain(False)  # 必须关闭以进行颜色跟踪
csi0.auto_whitebal(False)  # 必须关闭以进行颜色跟踪
clock = time.clock()

# 只有像素数超过“pixel_threshold”且面积超过“area_threshold”的blob才会被
# “find_blobs”返回。如果更改了“pixels_threshold”和“area_threshold”，请进行相应调整。
# 相机分辨率。"merge=True" 合并图像中所有重叠的斑点。

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(
        [thresholds[threshold_index]],
        pixels_threshold=200,
        area_threshold=200,
        merge=True,
    ):
        # 这些数值依赖于色块非圆形的特性——否则它们会变得不稳定。
        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))
        # 这些数值始终保持稳定。
        img.draw_detection(blob)
        # 注意 - 色块旋转角度仅在0-180度范围内唯一。
        img.draw_keypoints(
            [(blob.cx, blob.cy, int(math.degrees(blob.rotation)))], size=20
        )
    print(clock.fps())