2023年电赛---运动目标控制与自动追踪系统（E题）OpenART mini的代码移植到OpenMV

前言

（1）已经有不少同学根据我上一篇博客完成了前三问，恭喜恭喜。有很多同学卡在了第四问。
（2）我说了OpenART mini的代码是可行的。但是他们不会移植到OpenMV上，再次我讲移植之后的代码贴出来。
（3）吐槽一下，我就看不懂了。为啥这么多人移植不了。这不是几分钟的事情吗？（苦笑）

识别矩形框以及对应角点

（1）这个地方的40行会出现一个奇怪的报错，说corner没有被定义。但是前面明明调用corner = r.corners()进行了一波定义。
（2）然后我在在前面写上了一句corner = 0，报错就消失了。这个bug很奇怪。希望各位注意

from machine import Pin
import sensor, image, time
import pyb
#import seekfree, pyb

# 初始化TFT180屏幕
#lcd = seekfree.LCD180(3)

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像色彩格式为RGB565格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 设置图像大小为160*120
sensor.set_auto_whitebal(True)      # 设置自动白平衡
sensor.set_brightness(3000)         # 设置亮度为3000
sensor.skip_frames(time = 20)       # 跳过帧

clock = time.clock()
corner = 0
while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

# -----矩形框部分-----
    # 在图像中寻找矩形
    for r in img.find_rects(threshold = 10000):
        # 判断矩形边长是否符合要求
        if r.w() > 20 and r.h() > 20:
            # 在屏幕上框出矩形
            img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0), scale = 4)
            # 获取矩形角点位置
            corner = r.corners()
            # 在屏幕上圈出矩形角点
            img.draw_circle(corner[0][0], corner[0][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[1][0], corner[1][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[2][0], corner[2][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[3][0], corner[3][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)

        # 打印四个角点坐标, 角点1的数组是corner[0], 坐标就是(corner[0][0],corner[0][1])
        # 角点检测输出的角点排序每次不一定一致，矩形左上的角点有可能是corner0,1,2,3其中一个
        corner1_str = f"corner1 = ({corner[0][0]},{corner[0][1]})"
        corner2_str = f"corner2 = ({corner[1][0]},{corner[1][1]})"
        corner3_str = f"corner3 = ({corner[2][0]},{corner[2][1]})"
        corner4_str = f"corner4 = ({corner[3][0]},{corner[3][1]})"
        print(corner1_str + "\n" + corner2_str + "\n" + corner3_str + "\n" + corner4_str)
    # 显示到屏幕上，此部分会降低帧率
    #lcd.show_image(img, 160, 120, 0, 0, zoom=0)  #屏幕显示

    # 打印帧率
    #print(clock.fps())

跟踪激光灯

from machine import Pin
import sensor, image, time
import pyb
#import seekfree, pyb

# 初始化激光灯控制引脚P0，并置为高电平
laser_light=Pin("P0", Pin.OUT)
laser_light.value(1)

# 初始化TFT180屏幕
#lcd = seekfree.LCD180(3)

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像色彩格式为RGB565格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 设置图像大小为160*120
sensor.set_auto_whitebal(True)      # 设置自动白平衡
sensor.set_brightness(3000)         # 设置亮度为3000
sensor.skip_frames(time = 20)       # 跳过帧

clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

# -----跟踪激光部分-----
    # 设置激光颜色阈值
    red_td = [(56, 100, 45, 127, -128, 127)]  # 这里要改
    # 根据阈值找到色块
    for b in img.find_blobs(red_td,pixels_threshold=2, area_threshold=15, merge=True,invert = 0):
        # 在屏幕上画出色块
        img.draw_rectangle(b.rect(), color = (0, 255, 0), scale = 2, thickness = 2)

        # 打印激光色块的中心位置
        # 使用b.x()获取色块矩形左上角X坐标
        # 使用b.y()获取色块矩形左上角Y坐标
        # 使用b.w()获取色块矩形宽度
        # 使用b.h()获取色块矩形高度
        # 矩形中心坐标为（x + w/2，y + h/2)
        print(f"rect = {b.x() + b.w()/2},{b.y() + b.h()/2}")
        break

    # 显示到屏幕上，此部分会降低帧率
    #lcd.show_image(img, 160, 120, 0, 0, zoom=0)  #屏幕显示

    # 打印帧率
    #print(clock.fps())

识别矩形框以及对应角点并跟踪激光灯

from machine import Pin
import sensor, image, time
#import seekfree, pyb
import  pyb
# 初始化激光灯控制引脚，并置为高电平
laser_light=Pin("P9", Pin.OUT)
laser_light.value(1)

# 初始化TFT180屏幕
#lcd = seekfree.LCD180(3)

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像色彩格式为RGB565格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 设置图像大小为160*120
sensor.set_auto_whitebal(True)      # 设置自动白平衡
sensor.set_brightness(3000)         # 设置亮度为3000
sensor.skip_frames(time = 20)       # 跳过帧

clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

# -----矩形框部分-----
    # 在图像中寻找矩形
    for r in img.find_rects(threshold = 10000):
        # 判断矩形边长是否符合要求
        if r.w() > 20 and r.h() > 20:
            # 在屏幕上框出矩形
            img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0), scale = 4)
            # 获取矩形角点位置
            corner = r.corners()
            # 在屏幕上圈出矩形角点
            img.draw_circle(corner[0][0], corner[0][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[1][0], corner[1][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[2][0], corner[2][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)
            img.draw_circle(corner[3][0], corner[3][1], 5, color = (0, 0, 255), thickness = 2, fill = False)

            # 角点坐标打印详见OpenART mini识别矩形框以及对应角点文件

# -----跟踪激光部分-----
    # 设置激光颜色阈值
    red_td = [(56, 100, 45, 127, -128, 127)]
    # 根据阈值找到色块
    for b in img.find_blobs(red_td,pixels_threshold=2, area_threshold=15, merge=True,invert = 0):
        # 在屏幕上画出色块
        img.draw_rectangle(b.rect(), color = (0, 255, 0), scale = 2, thickness = 2)
        break

        # 坐标打印详见OpenART mini跟踪激光灯文件
    # 显示到屏幕上，此部分会降低帧率
    #lcd.show_image(img, 160, 120, 0, 0, zoom=0)  #屏幕显示

    # 打印帧率
    print(clock.fps())