拼图识别

思路：

H题的关键点是识别不同拼图的位置和角度，识别到之后机械臂就可以抓取拼图，并把它摆放到正确的位置。

• 拼图中间的圆圈是拼图的位置（质心坐标）。
• 圆圈上的斜线是拼图的角度。
• 画面左上方的数字是拼图的面积（blob.pixels），可以通过面积来区分不同拼图的 id。因为面积和拍摄距离相关，每个人摆放和拍摄的距离都不一样，所以这里没有写 if 判断来具体区分是哪一块拼图，实际使用时需要根据自己的距离，把不同拼图的面积区间对应到各自的 id。

import csi
import time
import math
import image

# 改变这里的颜色阈值
thresholds = (100, 255)

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)
csi0.framesize(csi.VGA)  # OpenMV Cam H7 改用 QVGA
csi0.snapshot(time=2000)
csi0.auto_exposure(False, exposure_us=20)
csi0.auto_gain(False, gain_db=10)
csi0.auto_whitebal(False)
clock = time.clock()


# 计算拼图的弧度
def rotation_360(blob):
    theta = blob.rotation                    # 属性，弧度 0~pi
    c = image.get_enclosing_circle(blob)     # 具名元组: c.x, c.y, c.r
    dx = blob.cxf - c.x                      # 质心偏向"重"的一端
    dy = blob.cyf - c.y
    heading = math.atan2(dy, dx)
    # 在 theta 和 theta+pi 中选与 heading 夹角小的那个
    diff = (heading - theta + math.pi) % (2 * math.pi) - math.pi
    if abs(diff) > math.pi / 2:
        theta += math.pi
    return theta % (2 * math.pi)             # 0 ~ 2*pi


while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(
        [thresholds], pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=False
    ):
        # rotation是拼图的角度
        # 使用面积blob.pixels来区分不同的拼块
        rotation = math.degrees(rotation_360(blob))
        print(rotation, blob.pixels)
        img.draw_keypoints(
            [(blob.cx, blob.cy, int(rotation))],
            size=40,
            color=0,
        )
        img.draw_string((int(blob.x), int(blob.y)), str(blob.pixels), color=120)
    # print(clock.fps())

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