Explicação da rotina-09-find_rects identifica retângulos

Tutorial em vídeo 13 - Reconhecimento de formas: https://singtown.com/learn/50009/

Tutorial em vídeo 21 - Carro a perseguir outros objetos: https://singtown.com/learn/50041/

Esta rotina utiliza o algoritmo de deteção quaternária para identificar retângulos. O algoritmo de deteção quaternária é também utilizado para identificar o AprilTag. A função devolve uma lista de objetos retos.

rect.corners()\ Devolve uma lista de quatro tuplas, cada tupla representando os quatro vértices (x, y) do retângulo Começando no vértice superior esquerdo, ordenando no sentido dos ponteiros do relógio.

rect.rect()\ Devolve (x, y, w, h) do rectângulo circunscrito do rectângulo detectado.

reto.magnitude()\ Retorna o tamanho do retângulo detetado.

# Find Rects Example
#
# 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形，并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如，即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲，它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的！
# (但是，这个代码也会检测小半径的圆)...

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

    # 下面的`threshold`应设置为足够高的值，以滤除在图像中检测到的具有
    # 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。

    for r in img.find_rects(threshold = 10000):
        img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0))
        for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0))
        print(r)

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

Imagem original:\

O efeito de reconhecimento é apresentado na figura:\

Explicação da função do documento oficial chinês OpenMV da Singtown Technology: