La routine explication-09-find_circles identifie les cercles

Tutoriel vidéo 13 - Reconnaissance de forme : https://singtown.com/learn/50009/

Tutoriel vidéo 21 - Une voiture poursuivant d'autres objets : https://singtown.com/learn/50041/

Cette routine est 09-find_circles.py\ Le but de cette routine est d'utiliser la transformée de Hough pour la reconnaissance de cercles.\ Cet exemple montre comment trouver des cercles à l'aide de la transformation de Hough. https://en.wikipedia.org/wiki/Circle_Hough_Transform

Remarque : La méthode find_circles() ne trouvera que les cercles complètement à l'intérieur de l'image. Les cercles qui s'étendent au-delà de l'image ou du ROI sont ignorés.

Seul le micrologiciel OpenMV3 M7 2.5.0 et supérieur peut exécuter ce programme (OpenMV2 M4 a des performances insuffisantes et ne peut pas s'exécuter).

# 圆形检测例程
#
# 这个例子展示了如何用Hough变换在图像中找到圆。
# https://en.wikipedia.org/wiki/Circle_Hough_Transform
#
# 请注意，find_circles（）方法将只能找到完全在图像内部的圆。圈子之外的
# 图像/ roi被忽略...

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()

    #lens_corr(1.8)畸变矫正
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)

    # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。
    # magnitude是检测圆的强度。越高越好

    # roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定，
    # ROI 即图像矩形。操作范围仅限于roi区域内的像素。

    # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x像素的数量。若已知圆较大，可增加
    # x_stride 。

    # y_stride 是霍夫变换时需要跳过的y像素的数量。若已知直线较大，可增加
    # y_stride 。

    # threshold 控制从霍夫变换中监测到的圆。只返回大于或等于阈值的圆。
    # 应用程序的阈值正确值取决于图像。注意：一条圆的大小是组成圆所有
    # 索贝尔滤波像素大小的总和。

    # x_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和  
    # r_margin的部分合并。

    # y_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
    # r_margin 的部分合并。

    # r_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
    # r_margin 的部分合并。

    # r_min，r_max和r_step控制测试圆的半径。
    # 缩小测试圆半径的数量可以大大提升性能。
    # threshold = 3500比较合适。如果视野中检测到的圆过多，请增大阈值；
    # 相反，如果视野中检测到的圆过少，请减少阈值。
    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):
        img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
        print(c)

    print("FPS %f" % clock.fps())

Photo originale :\

L'effet de l'exécution du programme est le suivant :

Explication officielle de la fonction du document chinois OpenMV de Singtown Technology :