2023电赛E题视觉部分代码

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 ， 下面代码完成基本流程测试 ，仅供参考： import sensor import image import time ### 2023电赛E题视觉部分代码解析 #### 一、项目背景与目标 在本项目中，我们面临着一个具体的计算机视觉任务：识别并定位一定距离外（大约1米）的正方形区域，并返回其坐标。由于拍摄距离较远，导致目标物体在图像中的尺寸较小，这给目标检测带来了挑战。为了提高检测精度，我们需要通过图像增强技术来改善图像质量，从而更好地识别出目标。 #### 二、关键技术点分析 ##### 1. 摄像头初始化与设置 代码中首先对摄像头进行了初始化，并设置了图像格式和分辨率。这里使用的是`sensor`库来进行操作： ```python sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) ``` - `sensor.reset()`：重置摄像头，确保设置正确。 - `sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`：设置像素格式为RGB565，这是一种常用的色彩空间表示方法。 - `sensor.set_framesize(sensor.QVGA)`：设置帧大小为QVGA（320x240像素），这是为了平衡计算资源和图像质量而选择的一个较为合理的分辨率。 ##### 2. 图像增强 为了提高远距离下的图像质量，采用了一种简单的阈值分割方法进行图像增强。这里定义了一个阈值列表`thresholds`，包含了颜色范围的上限和下限： ```python thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] ``` 该阈值表示了颜色通道的范围，其中： - 第一个参数：红色通道的最小值。 - 第二个参数：红色通道的最大值。 - 第三个参数：绿色通道的最小值。 - 第四个参数：绿色通道的最大值。 - 第五个参数：蓝色通道的最小值。 - 第六个参数：蓝色通道的最大值。 随后，通过`img.binary([thresholds])`函数将原始图像转换为二值图像，增强了目标与背景之间的对比度。 ##### 3. 目标检测与定位 接下来，利用`find_blobs`函数寻找图像中的正方形区域，并计算其坐标。具体步骤如下： - 使用`img.find_blobs`函数查找满足条件的区域（blobs），这里的条件包括阈值、最小像素数和最小面积等。 - 对于每个找到的区域，判断其是否接近正方形（通过`blob.is_square()`函数实现）。 - 如果是正方形，则计算其中心坐标`x`和`y`以及距离`distance`。 ```python for blob in blobs: if blob.is_square(): x = blob.cx() y = blob.cy() distance = 1 / blob.w() # 假设正方形的宽度为1米 ``` 在图像上绘制出识别到的正方形区域及其中心位置，并打印出相应的坐标和距离信息。 #### 三、总结 本案例通过一系列图像处理技术实现了对远距离目标的有效识别和定位。关键步骤包括摄像头初始化、图像增强以及基于轮廓的正方形检测。这种技术可以广泛应用于自动化检测、智能监控等领域，特别是在需要远程监测或控制的情况下非常有用。对于进一步优化，还可以考虑使用更复杂的图像处理算法或深度学习方法来提高检测准确性和鲁棒性。