5.4.0-自动计算出阈值+LCD显示 5.4 调阈值的方法 openmv+STM32串口通信

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5.4.0-自动计算出阈值+LCD显示

计算阈值的时候也显示画面到LCD

识别过程也显示阈值到LCD

import sensor, lcd
import image
import time
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# 设置图像传感器的配置
sensor.reset()  # 初始化传感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)  # 设置为RGB565颜色格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 设置图像分辨率
# *************************** 如果不需要镜像就注释掉以下代码 **************************
# 摄像头镜像和翻转设置，根据摄像头的安装方向调整
sensor.set_vflip(True)  # 设置垂直翻转，适用于摄像头上下安装的情况
sensor.set_hmirror(True)  # 设置水平翻转，适用于摄像头左右安装的情况
# *************************** 如果不需要镜像就注释掉以上代码 **************************
sensor.skip_frames(time=2000)  # 跳过帧，确保传感器稳定
# 初始化 LCD 显示
lcd.init()
# 设定阈值范围变量 后面会更新到这里的
threshold = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # LAB色彩通道的阈值 [Lmin, Lmax, Amin, Amax, Bmin, Bmax]

#****************[0]-获取指定位置阈值-控制阈值计算只执行一次的标志********************
threshold_calculated = False #控制阈值计算只执行一次的标志
threshold_roi = (80, 60, 30, 30) # 设定ROI，(x, y, w, h)格式# 设定要分析的区域
target_roi = (80, 80, 20, 20) # 设定目标区域，(x, y, w, h)格式，用于后续判断是否满足阈值
#****************[1]-获取指定位置阈值-阈值获取函数             ********************
# 封装为函数：识别指定区域的阈值
def get_threshold(roi):
    # 循环多次（默认150次）更新阈值
    threshold = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # LAB色彩通道的阈值 [Lmin, Lmax, Amin, Amax, Bmin, Bmax]
    for _ in range(150):
        img = sensor.snapshot()
        # 获取指定区域的颜色直方图
        hist = img.get_histogram(roi=roi)
        img.draw_rectangle(roi, color=(0, 255, 0), thickness=2)  # 使用绿色（0, 255, 0），厚度为2# 在图像上绘制绿色矩形框标识采集区域
        # 在绿色矩形框上方显示“采集计算阈值中...”并加上省略号
        img.draw_string(roi[0], roi[1] - 10, "Collecting Threshold...", color=(0, 255, 0), scale=1)
        img_copy = img.copy(0.7, 0.7)  # 调整图像显示比例 
        lcd.display(img_copy)# 在 LCD 上显示图像
        # 获取L、A、B三个通道的5%和95%分位值
        lo = hist.get_percentile(0.05)  # 获取5%分位值，表示颜色分布的下边界
        hi = hist.get_percentile(0.95)  # 获取95%分位值，表示颜色分布的上边界
        print("采集计算阈值中...请等待")  # 打印检查结果，1表示满足，0表示不满足

        # L通道的最小值和最大值平均后作为新的阈值
        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为新的阈值
        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为新的阈值
        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"计算阈值的位置区域是 ROI Info: x={roi[0]}, y={roi[1]}, width={roi[2]}, height={roi[3]}")  # 输出roi区域的信息
    # 打印每个通道的阈值信息
    print("计算出的阈值  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]
    ))

    # 返回计算得到的阈值列表，包含L、A、B三个通道的最小值和最大值
    return threshold  # 返回最终的阈值数组


while(True):
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()

#*****************[2]-获取指定位置阈值-进行阈值计算的内容********************
    if not threshold_calculated:# 仅在阈值未计算时进行计算
        # 调用函数获取指定区域的阈值
        threshold = get_threshold(threshold_roi)

        # 设置阈值计算完成的标志
        threshold_calculated = True

    # 检查目标区域是否满足阈值条件
    blobs  = img.find_blobs([threshold], roi=target_roi)
    # 检查是否找到了 blobs
    if blobs:
        # 显示数字 1
        img.draw_string(100, 60, "1", color=(255, 0, 0), scale=2)
    else:
        # 如果没有找到 blobs，显示 0
        img.draw_string(100, 60, "0", color=(255, 0, 0), scale=2)

    # 在目标区域上绘制矩形框
    img.draw_rectangle(target_roi, color=(255, 0, 0), thickness=2)  # 使用红色（255, 0, 0），厚度为2
    img_copy = img.copy(0.7, 0.7)  # 调整图像显示比例 
    lcd.display(img_copy)# 在 LCD 上显示图像