该部分主要要完成正方形区域的识别,并返回对应的坐标,但是由于距离1m,过远。因此需要引入图像增强,里面代码完成基本流程测试,仅供参考
该部分主要要完成正方形区域的识别,并返回对应的坐标,但是由于距离1m,过远。因此需要引入图像增强,里面代码完成基本流程测试,仅供参考
该部分主要要完成正方形区域的识别,并返回对应的坐标,但是由于距离1m,过远。因此需要引入图像增强,里面代码完成基本流程测试,仅供参考
### 2023电赛E题视觉部分:正方形区域识别与坐标返回技术解析
#### 一、项目背景及目标概述
在2023年的电子设计竞赛(以下简称“电赛”)E题中,视觉部分的任务是识别并定位远处(约1米)的一个或多个正方形区域,并返回这些正方形的中心坐标。这项任务对于机器视觉系统来说是一项挑战,因为远距离会降低图像质量,使得形状检测变得更加困难。为此,项目中采用了图像增强技术来提高识别精度。
#### 二、关键技术解析
##### 1. 图像增强技术
图像增强是在处理图像之前对图像进行预处理的一种方法,旨在改善图像质量,使其更适合后续的图像分析和处理。在这个项目中,为了应对1米远距离带来的图像质量下降问题,采取了以下步骤:
- **初始化摄像头**:通过`sensor.reset()`和`sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`等函数初始化摄像头参数。
- **设置阈值**:定义了一个阈值列表`thresholds=[(30,100,-64,-8,-32,32)]`,用于图像增强。这些阈值可以根据实际情况进行调整,以获得最佳效果。
- **二值化处理**:通过`img.binary([thresholds])`将图像转换为二值图像,突出正方形区域。
- **寻找轮廓**:利用`img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200)`函数来检测图像中的轮廓。
##### 2. 正方形检测与坐标计算
在图像增强之后,下一步是检测正方形并计算其坐标。主要步骤包括:
- **轮廓检测**:通过`img.find_blobs`函数获取图像中的所有轮廓。
- **正方形检测**:遍历每个轮廓,使用`blob.is_square()`方法检查轮廓是否为正方形。
- **坐标计算**:对于每个检测到的正方形,使用`blob.cx()`和`blob.cy()`方法计算其中心坐标。
- **距离估算**:基于正方形的宽度估算距离,这里假设正方形的宽度为1米,通过公式`distance = 1 / blob.w()`来计算距离。
#### 三、代码实现详解
以下是项目中的关键代码片段,用于实现上述功能:
```python
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 设置阈值,用于图像增强
thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)]
while True:
img = sensor.snapshot() # 获取图像
# 图像增强
img.binary([thresholds])
# 寻找轮廓
blobs = img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200)
# 遍历找到的轮廓
for blob in blobs:
# 判断是否为正方形
if blob.is_square():
# 计算正方形的中心坐标
x = blob.cx()
y = blob.cy()
# 计算距离
distance = 1 / blob.w() # 假设正方形的宽度为1米
# 在图像上绘制正方形和坐标
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(x, y)
# 打印坐标和距离
print("Square found at (x={}, y={}), distance={}m".format(x, y, distance))
# 显示图像
img.show()
```
#### 四、总结
本文详细介绍了2023年电赛E题视觉部分的实现原理和技术细节,重点在于如何通过图像增强技术和正方形检测算法,在远距离条件下准确地识别出正方形区域并计算其坐标。这一解决方案不仅适用于电赛项目,也为其他类似的机器视觉应用提供了有价值的参考。
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