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出錯(cuò)解決方法
openmv數(shù)字識(shí)別源代碼–gitee

通過使用不同閾值的方法可以得到當(dāng)前區(qū)域中什么區(qū)域有紅線，對(duì)于電控而言作用類似于紅外對(duì)管，之后電控通過邏輯判斷如何運(yùn)動(dòng)，這就是我們隊(duì)伍目前的思想。最后會(huì)不會(huì)用上還不確定。

同時(shí)，如果你的題目是白底黑線，那么建議使用二值化的方法。
這種方法對(duì)于只有黑白兩色的識(shí)別精度會(huì)更高。
當(dāng)然你也可以直接修改成黑色閾值，這個(gè)需要自己去調(diào)整

如果對(duì)代碼有不了解，可以點(diǎn)擊上方的gitee連接來向我詢問

代碼大致思路為選出五個(gè)roi區(qū)域，然后進(jìn)行二值化或者閾值設(shè)定，將某種顏色的設(shè)定為1，另外的顏色設(shè)置為0，那么當(dāng)openmv識(shí)別到的是特定的顏色的時(shí)候，就會(huì)返回1，這就類似于紅外對(duì)管，紅外對(duì)管遇到黑線和白線也會(huì)返回不同的值，這就是本套代碼的思路。
之后通過位移運(yùn)算以及串口便可以發(fā)送對(duì)應(yīng)的框中此時(shí)的數(shù)值了，從而起到紅外對(duì)管的作用。
如果對(duì)你有幫助就點(diǎn)個(gè)贊吧

import pyb, sensor, image, math, time from pyb import UART import ustruct from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS #傳感器配置sensor.set_contrast(1) sensor.set_gainceiling(16) #可以通過設(shè)置窗口來減少搜索的圖像 #sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60)) #加載模板 #模板應(yīng)該是一個(gè)小的灰度圖像，如32×32.clock = time.clock() #-----------------------以下是巡線部分----------------------------- # qq460219753 uart = UART(3,115200,bits=8, parity=None, stop=1, timeout_char = 1000)#led = pyb.LED(3) roi1 = [(0, 40, 20, 40), # 左 x y w h(35, 40, 20, 40), # 中(70,40,10,10),(105,40,20,40),(140,40,20,40)] # 右 #160 120 sensor.reset() # 初始化攝像頭 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式為 RGB565. sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#160x120 sensor.skip_frames(time=2000) # 跳過10幀，使新設(shè)置生效 sensor.set_auto_whitebal(True) # turn this off. sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_vflip(False)# 垂直方向翻轉(zhuǎn) sensor.set_hmirror(False)# 水平方向翻轉(zhuǎn) clock = time.clock()#low_threshold = (0, 100) # 105--115 #GRAYSCALE_THRESHOLD = [(20,100)] #思路 現(xiàn)在需要除紅線外全是黑色，紅線為白 GROUND_THRESHOLD=(59, 25, 127, 19, -128, 89) def sending_data(data):global uart;data = ustruct.pack("<bbb", #格式為倆個(gè)字符倆個(gè)短整型(2字節(jié))0xA5, #幀頭10xA6,data) #數(shù)組大小為7，其中2，3，4，5為有效數(shù)據(jù)，0，1，6為幀頭幀尾uart.write(data); #必須要傳入一個(gè)字節(jié)數(shù)組#print("head",data[0],"status",data[1],"tail",data[2])print(data[2]) getp=0 #GRAYSCALE_THRESHOLD =(59, 25, 127, 19, -128, 89) GROUND_THRESHOLD1=(78, 24, 127, 18, -28, 59) #GRAYSCALE_THRESHOLD =(100, 33, 114, 22, 11, 127)#(100, 33, 127, 28, -4, 127)#(100, 30, 127, 17, -37, 127) while(True):data=0blob1=Noneblob2=Noneblob3=Noneblob4=Noneblob5=Noneflag = [0,0,0,0,0]img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7 , zoom = 1.0)#畸變矯正#img.binary([low_threshold],invert = 1)#設(shè)置最低閾值 反轉(zhuǎn)#img = sensor.snapshot().binary([GROUND_THRESHOLD])blob1 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD1], roi=roi1[0]) #leftblob2 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD1], roi=roi1[1]) #middleblob3 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[2])blob4 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD1], roi=roi1[3])blob5 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD1], roi=roi1[4])if blob1:flag[0] = 1 #左邊檢測(cè)到紅線if blob2:flag[1] = 1 #中間檢測(cè)到紅線if blob3:flag[2] = 1 #右邊檢測(cè)到紅線if blob4:flag[3] = 1 #中間檢測(cè)到紅線if blob5:flag[4] = 1 #右邊檢測(cè)到紅線print(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])for i in (0,1,2,3,4): # 0 1 2 3 4data|=(flag[i]<<(4-i))sending_data(data)for rec in roi1:img.draw_rectangle(rec, color=(255,0,0))#繪制出roi區(qū)域

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2021电赛F题之openmv巡线(附代码)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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