linear_regression.py

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# 线性回归示例
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# 这个示例展示了如何在您的OpenMV Cam上使用get_regression()方法
# 来获取感兴趣区域的线性回归。使用此方法，您可以轻松构建
# 一个能够跟踪指向同一方向的线条的机器人
# 但这些线条实际上并未连接。对于连接良好的线条，使用find_blobs()
# 以获得更好的过滤选项和控制。
#
# get_regression()在图像上的运行时间为O(N^2)。为控制耗时，它会先
# 将源ROI区域缩放到一个临时缓冲区，然后再拟合直线；
# 缓冲区大小可通过target_size=(w, h)关键字参数配置
# （默认(80, 60)）。传入更大的元组可在更高分辨率下运行。

import csi
import time

THRESHOLD = (0, 100)  # 用于暗色物体的灰度阈值。
BINARY_VISIBLE = True  # 首先进行二值化处理，以查看线性回归的运行情况。

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)

clock = time.clock()  # 可能需要几秒钟。

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot().binary([THRESHOLD]) if BINARY_VISIBLE else csi0.snapshot()

    # 返回一个类似于find_lines()和find_line_segments()返回的线条对象
    # find_line_segments()。您可以使用x1、y1、x2、y2、length、
    # theta（旋转角度）、rho和magnitude属性。
    #
    # magnitude表示线性回归的拟合效果。一般来说，
    # 值越大越好...
    line = img.get_regression([(255, 255) if BINARY_VISIBLE else THRESHOLD])

    if line:
        img.draw_line(line, color=127)
    print(
        "FPS %f, mag = %s" % (clock.fps(), str(line.magnitude) if (line) else "N/A")
    )

# 关于负 rho 值：
#
# 一个 [theta+0:-rho] 元组与 [theta+180:+rho] 相同。