色とテンプレートのマッチングが同時に認識されます
ビデオ チュートリアル 18 - アルゴリズムの組み合わせ: https://singtown.com/learn/50029/
このセクションでは、色認識とテンプレート マッチングを同時に実行する方法を説明します。赤と緑のデジタル テンプレートの認識を例に挙げます。まず色認識を行い、認識した色領域内でテンプレート認識を行います。
私たちの身分証明写真は次のとおりです。
プログラムを実行する前に、テンプレート イメージを SD カードに保存します。
# 多颜色多模板匹配示例
#
# 这个例子显示了使用OpenMV的多色跟踪。
import sensor, image, time
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
# 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值跟踪一般红色/绿色的东西。你不妨调整他们...
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds
(30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds
(0, 15, 0, 40, -80, -20)] # generic_blue_thresholds
# 不要超过16个颜色阈值
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking
clock = time.clock()
# 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被
# 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率,
# 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。
templates = ["/0.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm", "/6.pgm"] #保存多个模板
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200):
#img.draw_rectangle(blob.rect())
#img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
#print(blob.code())
img = img.to_grayscale()
for t in templates:
template = image.Image(t)
#对每个模板遍历进行模板匹配
r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
#find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
#的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域(左上顶点为(10,0),长80宽60的矩形),
#注意roi的大小要比模板图片大,比frambuffer小。
#把匹配到的图像标记出来
if r:
img.draw_rectangle(r, color=0)
print(blob.code(), t) #打印模板名字
#如果为红色, blob.code()==1; 如果为绿色, blob.code==2.
#如果为数字0, t=="0.pgm"; 如果为数字1, t=="1.pgm".
#print(clock.fps())
プログラムを実行すると次のような効果が得られます。
ターミナルでの実行結果の出力は次のとおりです。