【嘉楠堪智K230开发板试用体验】01 Studio K230开发板Test——圆形检测与二维码检测

这次我们接触摄像头部分

在大致过了遍相关例程后，选取2部分演示讲解：

第一部分：圆形检测，常用于物块之类的，常用于工训赛等情况

find_circles对象

构造函数

image.find_circles([roi[, x_stride=2[, y_stride=1[, threshold=2000[, x_margin=10[, y_margin=10                    [, r_margin=10[, r_min=2[, r_max[, r_step=2]]]]]]]]]])

找圆函数。返回一个image.circle圆形对象，该圆形对象有4个值： x, y（圆心）, r （半径）和magnitude（量级）；量级越大说明识别到的圆可信度越高。

参数说明：

• roi: 识别区域（x,y,w,h），未指定则默认整张图片。
• threshold: 阈值。返回大于或等于threshold的圆，调整识别可信度。
• x_stride y_stride : 霍夫变换时跳过x，y像素的量；
• x_margin y_margin r_margin : 控制所检测圆的合并；
• r_min r_max: 控制识别圆形的半径范围；
• r_step:控制识别步骤。

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实验名称：圆形检测
实验平台：01Studio CanMV K230
教程：wiki.01studio.cc
说明：推荐使用320x240以下分辨率，分辨率过大会导致帧率下降。
     通过修改lcd_width和lcd_height参数值选择3.5寸或2.4寸mipi屏。
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import time, os, sys

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口

#3.5寸mipi屏分辨率定义
lcd_width = 800
lcd_height = 480

'''
#2.4寸mipi屏分辨率定义
lcd_width = 640
lcd_height = 480
'''

sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3
sensor.reset() #复位和初始化摄像头
sensor.set_framesize(width=320, height=240) #设置帧大小，默认通道0
sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) #设置输出图像格式，默认通道0

Display.init(Display.ST7701, width=lcd_width, height=lcd_height, to_ide=True) #同时使用mipi屏和IDE缓冲区显示图像
#Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) #只使用IDE缓冲区显示图像

MediaManager.init() #初始化media资源管理器

sensor.run() #启动sensor

clock = time.clock()

while True:

    ################
    ## 这里编写代码 ##
    ################
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot() #拍摄一张图片

    # 圆形类有 4 个参数值： 圆心(x, y), r (半径)和 magnitude（量级）；
    # 量级越大说明识别到的圆可信度越高。
    # `threshold` 参数控制找到圆的数量，数值的提升会降低识别圆形的总数。
    # `x_margin`, `y_margin`, and `r_margin`控制检测到接近圆的合并调节.
    # r_min, r_max, and r_step 用于指定测试圆的半径范围。
    for c in img.find_circles(threshold = 2000, x_margin = 10, y_margin= 10,
                              r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
        #画红色圆做指示
        img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0),thickness=2)

        print(c) #打印圆形的信息

    #Display.show_image(img) #显示图片

    #显示图片，仅用于LCD居中方式显示
    Display.show_image(img, x=round((lcd_width-sensor.width())/2),y=round((lcd_height-sensor.height())/2))

    print(clock.fps()) #打印FPS

可以获得上面这种带有坐标的图像

第二部分：二维码部分

二维码是什么？

想象一下，条形码（那种超市里扫的黑白条纹）就像一张只能写一行字的纸条，信息量有限，只能记下简单的东西（比如商品编号）。而二维码呢，就像一张小型的“像素画”，它利用黑白小方块在平面上排列组合。这些排列组合遵循一定的规则，就像密码一样。这张“像素画”里巧妙地藏进了大量的“0”和“1”（就像电脑理解的语言）。不同的黑白方块图案代表不同的“0”或“1”组合，从而记录了文字、网址、联系方式等各种信息。CanMV K230 这款开发板，自带了一个摄像头，就像给它装上了一双“眼睛”。它还内置了非常聪明的“大脑”（运行着MicroPython）。这个“大脑”里有个特别方便的“小工具”，名字就叫 find_qrcodes()。当CanMV K230的“眼睛”（摄像头）看到二维码时，它并不会傻乎乎地直接把图像显示给你看。相反，它会立刻启动那个“小工具” find_qrcodes()。这个“小工具”会自动分析摄像头拍到的图像，就像侦探一样寻找那个特殊的“像素画”图案。一旦找到，它会马上“破译”这个二维码里藏的信息，并把结果（比如网址、文本等）整理好告诉你。

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实验名称：二维码识别
实验平台：01Studio CanMV K230 + 3.5寸mipi屏
说明：编程实现摄像头识别二维码
教程：wiki.01studio.cc
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import time, math, os, gc

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口

sensor = Sensor() #构建摄像头对象
sensor.reset() #复位和初始化摄像头
sensor.set_framesize(width=800, height=480) #设置帧大小为LCD分辨率(800x480)，默认通道0
sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) #设置输出图像格式，默认通道0

Display.init(Display.ST7701, to_ide=True) #同时使用3.5寸mipi屏和IDE缓冲区显示图像，800x480分辨率
#Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) #只使用IDE缓冲区显示图像

MediaManager.init() #初始化media资源管理器

sensor.run() #启动sensor

clock = time.clock()

while True:

    clock.tick()

    img = sensor.snapshot() #拍摄图片

    res = img.find_qrcodes() #寻找二维码

    if len(res) > 0: #在图片和终端显示二维码信息

        img.draw_rectangle(res[0].rect(), thickness=2)
        img.draw_string_advanced(0, 0, 30, res[0].payload(), color = (255, 255, 255))

        print(res[0].payload()) #串口终端打印

    Display.show_image(img) #显示图片

    print(clock.fps()) #打印帧率