openmv4测距和测量物体大小

本次测量的物体为：一个绿色小瓶盖

首先得通过阈值编译器得到这个绿色小瓶盖得阈值：

 

代码如下：

import sensor, image, time              #导入模块

# For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,

# very, controlled enviroment where the lighting is constant...

red_threshold   = (100, 0, 127, 13, -104, 85)    #红色阈值

green_threshold   = (93, 18, -122, -13, 16, 127)    #黄色阈值

blue_threshold   = (0,15,0,40,-80,-20)      #蓝色阈值

# You may need to tweak the above settings for tracking green things...

# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.

sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.

sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡，以防颜色干扰

clock = time.clock() # Tracks FPS.

#注意：每次更换物体，需要重新测量K1、K2、K3

K1=540              #需要自己计算,K1=距离（12cm已知）*直径像素Lm（45)

K2=3/46              #需要自己计算,K2=实际大小（宽3cm已知）/宽像素b[2]（46）

K3=3/42             #需要自己计算,K3=实际大小（高3cm已知）/高像素b[3]（42）

while(True):

    clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().

    img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.

    blobs = img.find_blobs([green_threshold])

    if len(blobs) == 1:

        # Draw a rect around the blob.

        b = blobs[0]

        img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect,矩形框

        img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy,物体坐标，画十字

        Lm = (b[2]+b[3])/2         #b[2]为宽,b[3]为长,计算得到Lm——直径像素

        print("直径像素是:",Lm)                 #输出直径像素,来计算K1

        print("宽像素是:",b[2])                #输出宽度的像素,来计算K2

        print("高像素是:",b[3])                #输出长度的像素,来计算K3

        distance = K1/Lm                      #求距离的公式

        width = K2*b[2]

        height = K3*b[3]

        print("距离是:",distance)                 #测距

        print("宽是:%f,长是:%f"%(width,height))   #测量物体大小

　

测量结果如下：

该测量值与实际值有一定的误差，但是误差不大！

 注意：每次更换物体，需要重新测量K1、K2、K3

 

 

正是步行者，一步步登峰！