Bye Bye Moore

猫マンション建築の野望を胸に零細事業主として資本主義の荒波に漕ぎ出したアラサー男の技術メモ

Sipeed Maix Bitで遊ぶ その4:特定の色を検知したときにフラグ

前回はカラーピッカーをやりました。
では、特定の色を検知した場合、何らかのフラグを立てるには……?

実際のところ

import sensor,  image, lcd,  time
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
green_threshold   = [(0,   80,  -70,   -10,   -0,   30)]
myroi=[(320//2)-(50//2), (240//2)-(50//2), 50, 50] # 50x50 center of QVGA.

while True:
    img=sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs(green_threshold,roi=myroi)
    if blobs:    
        for b in blobs:
            tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) 
            tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) 
            c=img.get_pixel(b[5], b[6])
    lcd.display(img)

動き

普段はこのように中心になにもありませんが
f:id:shuzo_kino:20200522001709p:plain

閾値範囲に収まった「緑っぽいところ」がでると、□が描画されます。
f:id:shuzo_kino:20200522001605p:plain

説明

キモはimageクラスのfind_blobsメソッド。
これに閾値のタプルを渡してあげれば、該当するとこに□がでます。
定義によると、以下のようにRGBで下限、上限の順に格納する様子。

The thresholds must be a list of tuples. [(lo, hi), (lo, hi), ..., (lo, hi)] Define the range of colors you want to track.

こんな値、どう抽出すんじゃって話ですが、ここで公式IDEヒストグラムがでてきます。

To get the threshold of the tracked object, simply select (click and drag) the tracking object in the IDE framebuffer. The histogram will be updated accordingly to the area. Then just write down the color distribution in the starting and falling positions in each histogram channel. These will be the low and high values ​​of thresholds. Since the difference between the upper and lower quartiles is small, the threshold is manually determined.

You can also determine the color threshold by going to Tools -> Machine Vision -> Threshold Editor in the OpenMV IDE and dragging the slider from the GUI window.

f:id:shuzo_kino:20200522003042p:plain

参考もと

image · MaixPy DOC