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# 色块监测 例子
# 这个例子展示了如何通过find_blobs()函数来查找图像中的色块import sensor, image, time,lcd
from fpioa_manager import fm                                # 从 fpioa_manager 模块中导入 引脚注册模块 fmfrom machine import Timer, PWM, UART                        # 从 machine 模块中导入 定时器模块 Timer 脉宽调制模块 PWM 双向串行通信模块 UART# 颜色追踪的例子，一定要控制环境的光，保持光线是稳定的。
green_threshold   = (0, 10, -128, 39, -11, 122)#电赛黑色胶带#_________________________________________________________________
# 串口的使用
# 串口1 设置 P9 RX P6 TXfm.register(9, fm.fpioa.UART1_RX, force = True)                  # 配置 9 脚为 UART1_RX 强制注册
fm.register(6, fm.fpioa.UART1_TX, force = True)                  # 配置 6 脚为 UART1_TX 强制注册uart1 = UART(UART.UART1, 921600, 8, 0, 1)                        # 设置 uart1 为 串口1 波特率 921600 数据位 8位 校验位 0位 停止位 1位#__________________________________________________________________
lcd.init()                                                       # lcd初始化
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sensor.reset()                                                   # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)                              # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)                               # 使用 QQVGA 速度快一些
sensor.skip_frames(time = 2000)                                  # 跳过2000s，使新设置生效,并自动调节白平衡
sensor.set_auto_gain(False)                                      # 关闭自动自动增益。默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
sensor.set_auto_whitebal(False)                                  #关闭白平衡。白平衡是默认开启的，在颜色识别中，一定要关闭白平衡。
clock = time.clock()                                             # 追踪帧率
#__________________________________________________________________while(True):clock.tick()                                                 # Track elapsed milliseconds between snapshots().img = sensor.snapshot()                                      # 从感光芯片获得一张图像blobs = img.find_blobs([green_threshold], invert=False,left_roi = [0,0,160,240] ,area_threshold=100,merge=True)#find_blobs(thresholds, invert=False, roi=Auto),thresholds为颜色阈值，#是一个元组，需要用括号［ ］括起来。invert=1,反转颜色阈值，invert=False默认#不反转。roi设置颜色识别的视野区域，roi是一个元组， roi = (x, y, w, h)，代表#从左上顶点(x,y)开始的宽为w高为h的矩形区域，roi不设置的话默认为整个图像视野。#这个函数返回一个列表，[0]代表识别到的目标颜色区域左上顶点的x坐标，［1］代表#左上顶点y坐标，［2］代表目标区域的宽，［3］代表目标区域的高，［4］代表目标#区域像素点的个数，［5］代表目标区域的中心点x坐标，［6］代表目标区域中心点y坐标，#［7］代表目标颜色区域的旋转角度（是弧度值，浮点型，列表其他元素是整型），#［8］代表与此目标区域交叉的目标个数，［9］代表颜色的编号（它可以用来分辨这个#区域是用哪个颜色阈值threshold识别出来的）。if blobs:#如果找到了目标颜色for b in blobs:#迭代找到的目标颜色区域# Draw a rect around the blob.img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect#用矩形标记出目标颜色区域img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy#在目标颜色区域的中心画十字形标记print(b.cx())uart1.write("a"+str(b.cx())+"b")#发送a 角度 b#注意与上面的uart1一致lcd.display(img)#LCD显示#print(clock.fps()) #如果断开电脑，帧率会增加