请使用openmv ide的内部视觉库，编写一个代码。要求是识别黑色矩形框，然后将其中心点标注出来

<think>我们使用OpenMV内置的视觉库来识别黑色矩形框，并标注其中心点。 步骤： 1. 初始化摄像头 2. 设置图像格式和大小 3. 寻找矩形：通过寻找色块（黑色）然后找到其外接矩形，再通过形状判断（矩形通常有四个角点，且面积较大） 4. 计算矩形中心点并标注 注意：黑色在LAB颜色空间中比较明显，我们可以用LAB颜色空间的阈值来检测黑色。 但注意：在OpenMV中，默认使用RGB565，我们可以转换为LAB，但也可以直接使用灰度图来检测黑色（因为黑色在灰度图中值很低）。 这里我们采用两种方法结合： - 首先，使用灰度图阈值二值化（将黑色区域变成白色，其他变成黑色），然后通过寻找二值化后的白色区域来找到黑色区域。 - 或者，使用LAB颜色空间的L通道（亮度），因为黑色亮度很低。 但是OpenMV的find_blobs函数支持LAB阈值，所以我们直接使用LAB阈值来检测黑色。 黑色在LAB颜色空间中的阈值（经验值）： L: 0~50 (亮度很低) A: -128~127 (这里我们取中间值附近，因为黑色是中性色，A和B通道接近0，但实际上在光照变化下会有波动，所以可以放宽) B: -128~127 但是注意：在OpenMV中，LAB阈值范围是(0,100)和(-128,127)的映射，具体如下： L: [0, 100] -> 0~100 A: [-128, 127] -> 0~255（实际映射为128加值，即0对应-128，255对应127） B: 同A 因此，我们设定黑色的LAB阈值范围： L: (0, 50) # 亮度很低 A: (0, 130) # 对应-128到2（因为130对应2，计算方式：130-128=2） B: (0, 130) # 同上 但这样设置可能不够准确，我们可以先通过阈值编辑器调整。 另一种简单方法：使用灰度图，设置低阈值（如0, 50）来检测黑色。 这里我们使用灰度图方法，因为黑色在灰度图中容易检测，且处理速度快。 步骤： 1. 设置传感器为灰度模式（sensor.GRAYSCALE）或使用RGB565然后转换为灰度图（但直接灰度模式更快） 2. 二值化图像，将黑色区域变为白色（因为find_blobs寻找的是白色区域） 注意：我们可以使用`img.binary([(0, 50)])` 将灰度值在0到50之间的像素变为白色（255），其余变为黑色（0） 3. 然后寻找白色色块（即原来的黑色区域） 4. 对每个色块，通过`blob.rect()`得到矩形，然后计算中心点。 但是，我们想要的是矩形框（可能是长方形），所以需要进一步判断形状。我们可以通过色块的宽高比和面积来大致判断是否为矩形。 另外，我们也可以使用`img.find_rects()`函数来直接寻找矩形，但是这个函数寻找的是矩形轮廓，可能更适合。 这里我们提供两种方法： 方法一：使用find_blobs（色块）然后通过宽高比和面积过滤 方法二：使用find_rects（矩形）直接寻找矩形 由于要求是黑色矩形框，注意：矩形框可能是空心的（即中间是空的），所以用色块可能只能检测到边框，而中间是空的。因此，如果矩形是实心的，那么用色块可以；如果是空心的，那么色块会检测到四个边，而不是一个整体。 因此，我们假设矩形是实心的（比如黑色实心矩形）。如果是空心的，那么我们需要使用边缘检测然后寻找矩形轮廓（即使用find_rects）。 这里我们先按实心矩形处理，使用find_blobs。 代码步骤（方法一：find_blobs）： 1. 初始化摄像头 2. 设置灰度模式 3. 循环：获取图像，二值化（将黑色变为白色），然后寻找白色色块 4. 对每个色块，判断其面积（大于一定值）和宽高比（在矩形范围内，比如宽高比大于2:1或小于1:2，但具体根据实际情况调整） 5. 计算中心点并画出来 方法二（使用find_rects）： 1. 初始化摄像头 2. 设置灰度模式 3. 循环：获取图像，然后使用`img.find_rects()`函数 4. 对每个找到的矩形，计算中心点 注意：find_rects函数需要先进行边缘检测（函数内部会做），所以对于低对比度的目标可能效果不好。而黑色矩形如果和背景对比度低，可能检测不到。 根据实际需求，我们选择方法一，因为实心矩形用色块检测更稳定。 但是，如果矩形是空心的，那么方法一可能无法检测到整个矩形（只能检测到边框的线条，而每个线条都很小），此时需要调整：我们可以降低二值化的阈值，使得边框线条也能被检测到，然后通过合并多个色块或者使用形态学操作来连接线条，但这样比较复杂。 因此，我们先假设是实心矩形。如果是空心矩形，则建议使用方法二。 这里我们给出两种方法的代码，用户根据实际情况选择。 方法一代码（实心矩形）： ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 灰度模式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待设置生效 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 # 设置黑色阈值（灰度值） black_threshold = (0, 50) # 灰度值在0到50之间为黑色 while(True): img = sensor.snapshot() # 二值化图像：将黑色区域变为白色（255），其他变为黑色（0） img.binary([black_threshold], invert=True) # invert=True表示将阈值内的像素置为255，否则为0。这里我们想要黑色区域变成白色，所以反相 # 寻找白色色块（即原来的黑色区域） blobs = img.find_blobs([(255, 255)], area_threshold=100, merge=True) # 遍历每个色块 for blob in blobs: # 过滤掉面积太小的色块 if blob.area() < 2000: # 面积阈值根据实际情况调整 continue # 计算宽高比 ratio = blob.w() / blob.h() # 假设矩形宽高比在0.5到2之间（即正方形或长方形，排除细长条） if ratio < 0.5 or ratio > 2: continue # 画出色块矩形框 img.draw_rectangle(blob.rect(), color=127) # 灰色矩形框 # 计算中心点 center_x = blob.cx() center_y = blob.cy() # 画出中心点 img.draw_cross(center_x, center_y, color=127, size=10) # 打印中心点坐标 print("Center: ({}, {})".format(center_x, center_y)) # 显示图像 img.draw_string(0, 0, "Black Rectangle Detection", color=127) ``` 方法二（空心矩形，使用find_rects）： ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) while(True): img = sensor.snapshot() # 寻找矩形 # 注意：find_rects函数的参数threshold是边缘检测的阈值，需要根据实际情况调整 rectangles = img.find_rects(threshold=2000) # threshold值越大，要求边缘越明显 for rect in rectangles: # 获取矩形的四个角点 corners = rect.corners() # 计算中心点：四个角点坐标的平均值 center_x = (corners[0][0] + corners[1][0] + corners[2][0] + corners[3][0]) // 4 center_y = (corners[0][1] + corners[1][1] + corners[2][1] + corners[3][1]) // 4 # 画出矩形轮廓 img.draw_rectangle(rect.rect(), color=127) # 画出矩形的四个角点（可选） for i in range(4): img.draw_circle(corners[i][0], corners[i][1], 5, color=127) # 画出中心点 img.draw_cross(center_x, center_y, color=127, size=10) print("Center: ({}, {})".format(center_x, center_y)) img.draw_string(0, 0, "Rectangle Detection", color=127) ``` 注意：方法二的find_rects函数需要边缘明显，所以如果黑色矩形与背景对比度不高，可能检测不到。可以尝试调整threshold参数（默认1000，我们这里设为2000，要求更高对比度，避免误检）。 用户可以根据实际情况选择合适的方法。如果是实心矩形，方法一更简单稳定；如果是空心矩形，则用方法二。 另外，如果环境光线变化，可能需要动态调整阈值。可以使用自动阈值方法，或者增加曝光控制。 相关问题： 1. 如何优化黑色矩形检测的稳定性？ 2. 在光照变化的环境中如何自适应调整阈值？ 3. 如何检测多个黑色矩形并分别标注中心点？ 4. 如何将中心点坐标通过串口发送给其他设备（如STM32）？</think>### OpenMV 识别黑色矩形中心点代码实现 以下是在 OpenMV IDE 中使用内置视觉库识别黑色矩形并标注中心点的完整代码： ```python import sensor, image, time, pyb # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置彩色图像格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240分辨率 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡 # 定义黑色阈值 (LAB色彩空间) # L: 亮度(0-100), A: 绿色到红色(-128-127), B: 蓝色到黄色(-128-127) BLACK_THRESHOLD = (0, 40, -20, 20, -20, 20) # 调整这些值以适应环境 # 创建时钟对象跟踪帧率 clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 1. 寻找黑色色块 blobs = img.find_blobs([BLACK_THRESHOLD], area_threshold=500, # 最小面积阈值 pixels_threshold=500, # 最小像素数 merge=True, # 合并相邻色块 margin=10) # 合并边距 # 2. 处理检测到的色块 for blob in blobs: # 3. 计算矩形中心点 center_x = blob.cx() center_y = blob.cy() # 4. 标注矩形和中心点 img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(0, 255, 0)) # 绿色矩形框 img.draw_cross(center_x, center_y, color=(255, 0, 0), size=10) # 红色中心十字 # 5. 显示中心坐标 img.draw_string(center_x + 10, center_y - 10, f"({center_x},{center_y})", color=(255, 255, 255)) # 显示帧率 img.draw_string(5, 5, f"FPS: {clock.fps():.1f}", color=(255, 255, 255)) ``` ### 关键步骤说明： 1. **色彩空间选择**： - 使用 LAB 色彩空间比 RGB 更适合检测黑色 - 阈值范围：`(L_min, L_max, A_min, A_max, B_min, B_max)` - 黑色特征：低亮度(L)，A/B通道接近0 2. **参数调整技巧**： ```python # 在OpenMV IDE中使用阈值编辑器实时调整 # 菜单栏 -> 工具 -> 机器视觉 -> 阈值编辑器 ``` 3. **性能优化建议**： - 降低分辨率：`sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)` (160x120) - 缩小检测区域：`roi=(x, y, w, h)` - 增加合并参数：`merge=True, margin=20` 4. **矩形特征过滤**： ```python # 在循环内添加形状过滤 if blob.roundness() < 0.7: # 矩形比圆形更"不圆" continue if blob.w()/blob.h() < 0.5 or blob.w()/blob.h() > 2.0: # 宽高比过滤 continue ``` ### 常见问题解决： 1. **检测不稳定**： - 增加环境光照或使用补光灯 - 添加形态学操作：`img.erode(1)` 消除噪点 2. **多个矩形检测**： ```python # 只保留最大矩形 if len(blobs) > 0: largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.area()) # 处理largest_blob... ``` 3. **坐标系统转换**： ```python # 将图像坐标转换为实际物理坐标 def pixel_to_mm(x_pixel, y_pixel): mm_per_pixel = 0.1 # 根据实际校准 return (x_pixel * mm_per_pixel, y_pixel * mm_per_pixel) ``` > 实际应用中，黑色检测效果会受到光照条件显著影响[^1]。建议在固定光照环境下使用或添加自适应阈值调整。 ### 扩展应用： - 与STM32通信发送坐标：`uart.write(f"{center_x},{center_y}\n")` - 添加位置滤波稳定输出： ```python from pyb import millis last_pos = (0, 0) last_time = millis() # 在循环内 current_time = millis() dt = (current_time - last_time) / 1000.0 alpha = 0.2 # 滤波系数 filtered_x = alpha * center_x + (1 - alpha) * last_pos[0] filtered_y = alpha * center_y + (1 - alpha) * last_pos[1] last_pos = (filtered_x, filtered_y) ```