OpenMV 2022 eスポーツパーキングビジョンソリューション

序文

著者は電気コンペに参加するのは初めてで、OpenMV に連絡するのも初めてで、数日間の学習を経て、ガレージとサイドライン検査のための視覚認識スキームを完成させました。 OpenMV を使用している他の友人にアイデアを提供してください。

結果を示す

ガレージ T 字路の識別:

ラインパトロール効果のスクリーンショットを撮り忘れましたが、コード内にあるので、興味のある友達は試してみてください。

アイデアを特定する

このプロジェクトでは主にOpenMVが提供するfind_blobs()関数を使用していますが、具体的な使用方法については公式チュートリアルを参照してください。フィールド上の黒い線で区切られた白い領域
を識別することにより、車庫の継ぎ目を簡単かつ効果的に識別できます。まず、画像内のすべてのカラーブロックを抽出し、画像を上下に均等に分割し、上下のカラーブロックを分類する。ガレージの分岐点に到達していない場合は、画面内に黒い線が1本だけ表示され、画面が上下2つに分割されます。画面内にガレージの継ぎ目が表示されると、画面が上部 2 つと下部 1 つに分割され、上下のカラーブロックの数を検出することで、ガレージの継ぎ目を簡単かつ効果的に識別できます。ガレージを通過した継ぎ目の数を数え、現在の継ぎ目の座標で校正することで、カートの正確な現在位置を確認できます。線検査部では、画面左側の狭い部分からロイを抽出すると同時に黒線カラーブロックを抽出し、その中心座標をシングルチップマイコンに返して終了させます。ループを使用して、走行中にガレージからの距離が一定に保たれるようにします。

完全なコード

import sensor, image, time, pyb

# 串口通信
uart = pyb.UART(3,115200,timeout_char = 1000)#串口初始化

threshold1 = (80, 200)#阈值
threshold2 = (0, 40)#阈值

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭增益（色块识别时必须要关）
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡
clock = time.clock()#定义时钟对象clock

# 串口输出变量
out_str1 = ''

T_time = 0
real_time = 0
now_T = False

line_roi = (0,50,40,240)


while(True):
    #clock.tick()#返回以毫秒计的通电后的运行时间。
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.5)

    blob_up = []
    blob_down = []
    largest_blob = []

    line_blob=img.find_blobs([threshold2], roi=line_roi, merge=True,pixels_area=50)
    if line_blob:#如果找到了颜色块
       # Find the blob with the most pixels.
       largest_blob.append(max(line_blob, key=lambda b: b.pixels()))
       # 绘制色块边缘会影响到之后的识别，调参结束请注释
       img.draw_rectangle(largest_blob[0].rect())#画矩形框 blob.rect() ---> 返回一个矩形元组（可当作roi区域）
       img.draw_cross(largest_blob[0].cx(), largest_blob[0].cy())#画十字 blob.cx(), blob.cy() --->返回中心点x和y坐标


    #img.find_blobs()查找图像中所有色块，并返回包含每个色块的色块对象列表
    for blob in img.find_blobs([threshold1], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True):
    #若一个色块的边界框区域小于 area_threshold ，则会被过滤掉。
    #若一个色块的像素数小于 pixel_threshold ，则会被过滤掉。
    #merge_cb 可设置为用以调用两个即将合并的色块的函数，以禁止或准许合并。
        img.draw_rectangle(blob.rect())#画矩形框 blob.rect() ---> 返回一个矩形元组（可当作roi区域）
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())#画十字 blob.cx(), blob.cy() --->返回中心点x和y坐标

        if blob.cy() >120:
            blob_down.append(blob)
        else:
            blob_up.append(blob)

    #检测T
    if len(blob_up) == 2 and len(blob_down) == 1:
        now_T = True
        #print('T')

    else:
        now_T = False

    #判断过了几个T
    if now_T == True:
        real_time+=1 #滤波
        if real_time==5:
            T_time+=1
    else:
        real_time=0

    out_str1 += 's';  # 校验用，可以注释掉
    out_str1 += '%.d' % int(now_T);  # 当前是否有T
    out_str1 += '%.d' % int(T_time);  # T个数
    if largest_blob:
       out_str1 += '%.d' % int(largest_blob[0].cy());  # 与车库距离，用来巡线

    # 发送
    uart.write(out_str1)

    print(now_T)
    print(out_str1);

    # 串口数组清零
    out_str1 = ''    # 清除之前的数据

    #print(clock.fps())#clock.fps() ---> 停止追踪运行时间，并返回当前FPS(必须先调用tick)。

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