寻找色块

视频教程4 - 颜色识别：https://singtown.com/learn/49993/

find_blobs函数

追踪小球是OpenMV用的最多的功能了，在10分钟快速上手中
通过find_blobs函数可以找到色块.我们来讨论一下，find_blobs的细节。

image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)

这里的参数比较多。

• thresholds是颜色的阈值，注意：这个参数是一个列表，可以包含多个颜色。如果你只需要一个颜色，那么在这个列表中只需要有一个颜色值，如果你想要多个颜色阈值，那这个列表就需要多个颜色阈值。注意：在返回的色块对象blob可以调用code方法，来判断是什么颜色的色块。

red = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)
blue = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)
yellow = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)

img=sensor.snapshot()
red_blobs = img.find_blobs([red])

color_blobs = img.find_blobs([red,blue, yellow])

• roi是“感兴趣区”。在使用统计信息中已经介绍过了。

  left_roi = [0,0,160,240]
  blobs = img.find_blobs([red],roi=left_roi)

• x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素，默认为2，如果你只想查找宽度10个像素以上的色块，那么就设置这个参数为10：

  blobs = img.find_blobs([red],x_stride=10)

• y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素，默认为1，如果你只想查找宽度5个像素以上的色块，那么就设置这个参数为5：

  blobs = img.find_blobs([red],y_stride=5)

• invert 反转阈值，把阈值以外的颜色作为阈值进行查找

• area_threshold 面积阈值，如果色块被框起来的面积小于这个值，会被过滤掉

• pixels_threshold 像素个数阈值，如果色块像素数量小于这个值，会被过滤掉

• merge 合并，如果设置为True，那么合并所有重叠的blob为一个。
  注意：这会合并所有的blob，无论是什么颜色的。如果你想混淆多种颜色的blob，只需要分别调用不同颜色阈值的find_blobs。

all_blobs = img.find_blobs([red,blue,yellow],merge=True)

red_blobs = img.find_blobs([red],merge=True)
blue_blobs = img.find_blobs([blue],merge=True)
yellow_blobs = img.find_blobs([yellow],merge=True)

• margin 边界，如果设置为1，那么两个blobs如果间距1一个像素点，也会被合并。

阈值

一个颜色阈值的结构是这样的：

red = (minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)

元组里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值。

如果想在IDE的图像里获取这个阈值，见：10分钟快速上手

在新版的IDE，有更方便的阈值选择工具，见下面。

颜色阈值选择工具

OpenMV 的IDE里加入了阈值选择工具，极大的方便了对于颜色阈值的调试。

首先运行hello world.py让IDE里的framebuffer显示图案。

然后打开 工具 → Mechine Vision → Threshold Editor

点击 Frame Buffer可以获取IDE中的图像，Image File可以自己选择一个图像文件。

拖动六个滑块，可以实时的看到阈值的结果，我们想要的结果就是，将我们的目标颜色变成白色，其他颜色全变为黑色。

blobs是一个列表

find_blobs对象返回的是多个blob的列表。（注意区分blobs和blob，这只是一个名字，用来区分多个色块，和一个色块）。
列表类似与C语言的数组，一个blobs列表里包含很多blob对象，blobs对象就是色块，每个blobs对象包含一个色块的信息。

blobs = img.find_blobs([red])

blobs就是很多色块。

可以用for循环把所有的色块找一遍。

for blob in blobs:
    print(blob.cx())

对于for循环的使用，见python背景知识

blob色块对象

blob有多个方法：

• blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。

• blob.x() 返回色块的外框的x坐标（int），也可以通过blob[0]来获取。

• blob.y() 返回色块的外框的y坐标（int），也可以通过blob[1]来获取。

• blob.w() 返回色块的外框的宽度w（int），也可以通过blob[2]来获取。

• blob.h() 返回色块的外框的高度h（int），也可以通过blob[3]来获取。

• blob.pixels() 返回色块的像素数量（int），也可以通过blob[4]来获取。

• blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标（int），也可以通过blob[5]来获取。

• blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标（int），也可以通过blob[6]来获取。

• blob.rotation() 返回色块的旋转角度（单位为弧度）（float）。如果色块类似一个铅笔，那么这个值为0~180°。如果色块是一个圆，那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性，那么你会得到0~360°，也可以通过blob[7]来获取。

• blob.code() 返回一个16bit数字，每一个bit会对应每一个阈值。举个例子：

  blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow], merge=True)

如果这个色块是红色，那么它的code就是0001，如果是蓝色，那么它的code就是0010。注意：一个blob可能是合并的，如果是红色和蓝色的blob，那么这个blob就是0011。这个功能可以用于查找颜色代码。也可以通过blob[8]来获取。

• blob.count() 如果merge=True，那么就会有多个blob被合并到一个blob，这个函数返回的就是这个的数量。如果merge=False，那么返回值总是1。也可以通过blob[9]来获取。

• blob.area() 返回色块的外框的面积。应该等于(w * h)

• blob.density() 返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。如果密度较低，那么说明目标锁定的不是很好。
  比如，识别一个红色的圆，返回的blob.pixels()是目标圆的像素点数，blob.area()是圆的外接正方形的面积。