5.4.0-自動計算出閾值+LCD顯示 5.4 調閾值的方法 openmv+STM32串口通信

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5.4.0-自動計算出閾值+LCD顯示

計算閾值的時候也顯示畫面到LCD

識別過程也顯示閾值到LCD

import sensor, lcd
import image
import time
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# 設置圖像傳感器的配置
sensor.reset()  # 初始化傳感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 設置為RGB565顏色格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 設置圖像分辨率
# *************************** 如果不需要鏡像就注釋掉以下代碼 **************************
# 攝像頭鏡像和翻轉設置，根據攝像頭的安裝方向調整
sensor.set_vflip(True)  # 設置垂直翻轉，適用于攝像頭上下安裝的情況
sensor.set_hmirror(True)  # 設置水平翻轉，適用于攝像頭左右安裝的情況
# *************************** 如果不需要鏡像就注釋掉以上代碼 **************************
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳過幀，確保傳感器穩(wěn)定
# 初始化 LCD 顯示
lcd.init()
# 設定閾值范圍變量 后面會更新到這里的
threshold = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # LAB色彩通道的閾值 [Lmin, Lmax, Amin, Amax, Bmin, Bmax]

#****************[0]-獲取指定位置閾值-控制閾值計算只執(zhí)行一次的標志********************
threshold_calculated = False #控制閾值計算只執(zhí)行一次的標志
threshold_roi = (80, 60, 30, 30) # 設定ROI，(x, y, w, h)格式# 設定要分析的區(qū)域
target_roi = (80, 80, 20, 20) # 設定目標區(qū)域，(x, y, w, h)格式，用于后續(xù)判斷是否滿足閾值
#****************[1]-獲取指定位置閾值-閾值獲取函數             ********************
# 封裝為函數：識別指定區(qū)域的閾值
def get_threshold(roi):
    # 循環(huán)多次（默認150次）更新閾值
    threshold = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # LAB色彩通道的閾值 [Lmin, Lmax, Amin, Amax, Bmin, Bmax]
    for _ in range(150):
        img = sensor.snapshot()
        # 獲取指定區(qū)域的顏色直方圖
        hist = img.get_histogram(roi=roi)
        img.draw_rectangle(roi, color=(0, 255, 0), thickness=2)  # 使用綠色（0, 255, 0），厚度為2# 在圖像上繪制綠色矩形框標識采集區(qū)域
        # 在綠色矩形框上方顯示“采集計算閾值中...”并加上省略號
        img.draw_string(roi[0], roi[1] - 10, "Collecting Threshold...", color=(0, 255, 0), scale=1)
        img_copy = img.copy(0.7, 0.7)  # 調整圖像顯示比例 
        lcd.display(img_copy)# 在 LCD 上顯示圖像
        # 獲取L、A、B三個通道的5%和95%分位值
        lo = hist.get_percentile(0.05)  # 獲取5%分位值，表示顏色分布的下邊界
        hi = hist.get_percentile(0.95)  # 獲取95%分位值，表示顏色分布的上邊界
        print("采集計算閾值中...請等待")  # 打印檢查結果，1表示滿足，0表示不滿足

        # L通道的最小值和最大值平均后作為新的閾值
        threshold[0] = (threshold[0] + lo.l_value()) // 2  # L通道的最小值
        threshold[1] = (threshold[1] + hi.l_value()) // 2  # L通道的最大值
        # A通道的最小值和最大值平均后作為新的閾值
        threshold[2] = (threshold[2] + lo.a_value()) // 2  # A通道的最小值
        threshold[3] = (threshold[3] + hi.a_value()) // 2  # A通道的最大值
        # B通道的最小值和最大值平均后作為新的閾值
        threshold[4] = (threshold[4] + lo.b_value()) // 2  # B通道的最小值
        threshold[5] = (threshold[5] + hi.b_value()) // 2  # B通道的最大值

    print(f"計算閾值的位置區(qū)域是 ROI Info: x={roi[0]}, y={roi[1]}, width={roi[2]}, height={roi[3]}")  # 輸出roi區(qū)域的信息
    # 打印每個通道的閾值信息
    print("計算出的閾值  Threshold: Lmin={0} Lmax={1}, Amin={2} Amax={3}, Bmin={4} Bmax={5}".format(
        threshold[0], threshold[1], threshold[2], threshold[3], threshold[4], threshold[5]
    ))

    # 返回計算得到的閾值列表，包含L、A、B三個通道的最小值和最大值
    return threshold  # 返回最終的閾值數組


while(True):
    # 捕獲圖像
    img = sensor.snapshot()

#*****************[2]-獲取指定位置閾值-進行閾值計算的內容********************
    if not threshold_calculated:# 僅在閾值未計算時進行計算
        # 調用函數獲取指定區(qū)域的閾值
        threshold = get_threshold(threshold_roi)

        # 設置閾值計算完成的標志
        threshold_calculated = True

    # 檢查目標區(qū)域是否滿足閾值條件
    blobs  = img.find_blobs([threshold], roi=target_roi)
    # 檢查是否找到了 blobs
    if blobs:
        # 顯示數字 1
        img.draw_string(100, 60, "1", color=(255, 0, 0), scale=2)
    else:
        # 如果沒有找到 blobs，顯示 0
        img.draw_string(100, 60, "0", color=(255, 0, 0), scale=2)

    # 在目標區(qū)域上繪制矩形框
    img.draw_rectangle(target_roi, color=(255, 0, 0), thickness=2)  # 使用紅色（255, 0, 0），厚度為2
    img_copy = img.copy(0.7, 0.7)  # 調整圖像顯示比例 
    lcd.display(img_copy)# 在 LCD 上顯示圖像