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《庐山派 K230 从熟悉到...》颜色识别

颜色识别是计算机视觉中的重要组件，它允许算法在图像中检测、识别和分类不同颜色。

颜色识别的基本原理

颜色识别的核心是通过分析图像中像素点的颜色信息，从中找到符合特定颜色范围的区域。这个过程一般有以下几个步骤：

获取图像：通过摄像头捕获一帧画面，转换成数字信号，供算法处理。
颜色空间转换：将图像从默认的颜色空间（一般是RGB）转换到适合分析的颜色空间（本节是LAB）。
阈值匹配：根据预先设定的颜色范围，筛选出符合条件的像素。
区域分析：将相邻的符合条件的像素组合成“区域”（Blob），并提取区域的特征（比如位置、大小、形状等）。
标记与输出：对识别出的区域进行标记，并输出相关信息。
在庐山派中，步骤2-4可以是由内置的图像处理库自动完成，我们只需定义颜色的阈值范围，并调用相关函数就可以完成颜色识别。

LAB是一种基于人眼感知设计的颜色表示方式，由三个通道组成：

• L通道：表示亮度，范围从黑到白，0表示黑，100表示白。
• A通道：表示从绿色到红色的颜色范围，范围是-128到127。负值靠近绿色，正值靠近红色。
• B通道：表示从蓝色到黄色的颜色范围，范围是-128到127，负值靠近蓝色，正值靠近黄色。

加粗样式

find_blobs（寻找图像中色块）

image.find_circles([roi[, x_stride=2[, y_stride=1[, threshold=2000[, x_margin=10[, y_margin=10[, r_margin=10]]]]]]])

参数 thresholds 必须为元组列表，形式为 [(lo, hi), (lo, hi), …]，用于定义需要追踪的颜色范围。

• 对于灰度图像，每个元组应包含两个值：最小灰度值和最大灰度值。函数将仅考虑落在这些阈值之间的像素区域。
• 对于 RGB565 图像（彩色图像），每个元组需要包含六个值 (l_lo, l_hi, a_lo, a_hi, b_lo, b_hi)，分别对应 LAB 色彩空间中的 L、A 和 B 通道的最小和最大值。该函数会自动纠正最小值和最大值的交换情况。如果元组包含超过六个值，则其余值将被忽略；若元组不足，则假定缺失的阈值为最大范围。
  

import time, os, sysfrom media.sensor import *
from media.display import *
from media.media import *sensor = None
fps = time.clock()
try:# 指定颜色阈值# 格式：[min_L, max_L, min_A, max_A, min_B, max_B]color_threshold = [(0, 79, 31, 67, 26, 60)]sensor = Sensor()sensor.reset()sensor.set_framesize(width = 800, height = 480)sensor.set_pixformat(Sensor.YUV420SP)bind_info = sensor.bind_info()Display.bind_layer(**bind_info, layer = Display.LAYER_VIDEO1)# 通道2  320*240sensor.set_framesize(Sensor.QVGA, chn = CAM_CHN_ID_2)sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565, chn = CAM_CHN_ID_2)Display.init(Display.ST7701)MediaManager.init()sensor.run()fps = time.clock()# 注意他们2个显示都不在一个层上面！！！while True:fps.tick()os.exitpoint()img = sensor.snapshot(chn = CAM_CHN_ID_2)blobs = img.find_blobs(color_threshold,area_threshold = 2000)# 如果检测到颜色块if blobs:# 遍历每个检测到的颜色块for blob in blobs:# 绘制颜色块的外接矩形# blob[0:4] 表示颜色块的矩形框 [x, y, w, h]，img.draw_rectangle(blob[0:4])# 在颜色块的中心绘制一个十字# blob[5] 和 blob[6] 分别是颜色块的中心坐标 (cx, cy)img.draw_cross(blob[5], blob[6])# 在控制台输出颜色块的中心坐标print("Blob Center: X={}, Y={}".format(blob[5], blob[6]))Display.show_image(img, x = 800-320, layer = Display.LAYER_OSD1)print(fps.fps())except KeyboardInterrupt as e:print("user stop: ", e)
except BaseException as e:print(f"Exception {e}")
finally:# sensor stop runif isinstance(sensor, Sensor):sensor.stop()# deinit displayDisplay.deinit()os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)time.sleep_ms(100)# release media bufferMediaManager.deinit()