k210寻找色块及最大色块识别_k210开发板颜色识别

前言

MAIX BIT（k210）与openmv同为摄像头，其中有什么互通的呢，在我接触了k210与openmv后，发现openmv中的函数很多对于k210同样适用，但是需要k210所支持的固件

固件

没有固件，k210不能运行openmv中的库函数，上述固件（请用电脑打开本文章下载）是我认为支持openmv库最好用的固件，打开kflash，选择所下载的固件，点击下载等待下载完成即可

如遇下载失败，将固件擦除→全部擦除，擦除完毕后再次下载即可

阈值

打开maixpy.ide，利用helloworld（文件→示例→01-Basics→helloworld）程序来获取当前所需颜色对应的阈值，打开阈值编辑器后点击帧缓冲区

注意！！！调阈值时所需色块必须在视野范围内！！！

阈值有LAB与灰度两种模式，选择LAB，将界面对应的6个滑块进行调节，直至所需颜色为全白，其余全黑

复制当前调过后LAB数值，此数值为当前所需颜色的阈值参数

寻找色块代码

利用openmv库函数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)

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)

• 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。
• roi是“感兴趣区”.....

寻找色块只需要用到 thresholds，其余参数请至openmv官网参阅

openmv网站：寻找色块 · OpenMV中文入门教程

将复制的阈值参数替换入下列代码中

threshold   =(40, 72, -15, -53, -5, 28)
'
运行
运行

然后利用img.draw_rectangle(b[0:4])及img.draw_cross(b[5], b[6])标注出来

寻找色块完整代码：

import sensor,image,lcd,time
 
threshold   =(40, 72, -15, -53, -5, 28)
 
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=40000)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_hmirror(0)
sensor.set_vflip(1)                     #翻转屏幕
#sensor.set_auto_gain(False)             #颜色跟踪必须关闭自动增益
#sensor.set_auto_whitebal(False)         #颜色跟踪必须关闭白平衡
clock = time.clock()
lcd.init()
 
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([threshold])
    if blobs:
        for b in blobs:
            img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
            img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
           # img.draw_string(0,100,str(b[5]),color=(0,255,255))#打印数据
           # img.draw_string(0,90,str(b[6]),color=(0,255,255)) #打印数据
            lcd.display(img)

效果图 

寻找最大色块代码

在寻找色块的基础上对比各个部分的面积，利用每个部分的面积即像素点的多少进行对比，构建函数比较出最大像素点即最大色块

利用openmv库函数blob色块对象，find_blobs对象返回的是多个blob的列表，blobs就是很多色块

用for循环把所有的色块找一遍

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

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

寻找最大色块只需要用到blob[4]，其余参数请至openmv官网参阅

openmv网站：寻找色块 · OpenMV中文入门教程

最后同样将比较出的最大色块进行标注，也可以用img.draw_string（）将数据在屏幕上显示出来

 寻找最大色块完整代码：

import sensor,image,lcd,time
 
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
sensor.set_vflip(1)#翻转摄像头
sensor.run(1)
 
threshold   = (17, 42, 14, 51, -5, 36)
 
 
#寻找最大色块函数
def find_max(blobs):
    max_size=0
    for blob in blobs:
        if blob[4] > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob[4]#像素点→面积
    return max_blob
 
 
while True:
    img=sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([threshold])
    if blobs:
        max_blob = find_max(blobs)#调用函数，返回最大色块
 
        img.draw_rectangle(max_blob[0:4], color=(0,255,255))
        img.draw_cross(max_blob[5], max_blob[6])
        img.draw_string(max_blob.x(),max_blob.y(), (str(max_blob.cx())+','+str(max_blob.cy())), color = (0,255,255))#标注中心坐标
    lcd.display(img)

总结

这是摄像头中的基础用法，进行特定的特征颜色识别，拓展打印坐标加入pid算法实现自动控制等等在等待您的开发，希望对您有帮助，谢谢！！！