【CanMV K230】圆形检测
- 什么是圆形检测
- 圆形检测应用领域
- 1.工业自动化
- 2.机器人视觉
- 3.医学图像分析
- 4.目标识别
- 5.质量检测
- 6.研究和开发
- K230应用
- 相关函数
- 官方例程
- HDMI屏幕使用圆形检测
本篇内容：
- 什么是圆形检测
- 圆形检测应用领域
- K230应用（包含相应函数及例程）
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什么是圆形检测
圆形检测是计算机视觉和图像处理中的一个常见任务，主要用于识别图像中的圆形物体
圆形检测应用领域
1.工业自动化
在工业生产中，圆形检测用于识别和定位圆形物体，如轴承、齿轮、管道等。这对于质量控制和自动化装配线至关重要。
2.机器人视觉
机器人视觉系统中的圆形检测可以帮助机器人识别和处理圆形物体，这对于导航、物体操纵和环境交互等功能非常重要。
3.医学图像分析
在医学领域，圆形检测用于分析X光、CT或MRI图像中的圆形结构，如肿瘤、囊肿或其他病理变化。
4.目标识别
圆形检测算法可以用于监控系统中，识别和跟踪圆形目标，如车辆、人脸或其他特定的圆形标记。
5.质量检测
在制造过程中，圆形检测用于确保产品的尺寸和形状符合标准，这对于提高产品质量和一致性至关重要。
6.研究和开发
在科学研究和新技术开发中，圆形检测可以作为一种工具来分析实验数据或开发新的检测算法。
K230应用
相关函数
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。 |
使用方法
直接调用该函数。（大部分参数使用默认即可，不支持压缩图像和bayer图像）
官方例程
'''
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。
'''import time, os, sysfrom 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try:sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3sensor.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0sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) #设置输出图像格式，默认通道0Display.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sensorclock = time.clock()while True:os.exitpoint() #检测IDE中断################## 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((800-sensor.width())/2),y=round((480-sensor.height())/2))print(clock.fps()) #打印FPS###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:print("user stop: ", e)
except BaseException as e:print(f"Exception {e}")
finally:# sensor stop runif isinstance(sensor, Sensor):sensor.stop()# deinit displayDisplay.deinit()os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)time.sleep_ms(100)# release media bufferMediaManager.deinit()
HDMI屏幕使用圆形检测
'''
实验名称：圆形检测测试
实验平台：01Studio CanMV K230
说明：实现图像在HDMI显示器进行圆形检测
测试人：咸鱼浆 2024年9月6日21:02:15
'''import time, os, sysfrom 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try:sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3sensor.reset() #复位和初始化摄像头sensor.set_framesize(width=640, height=480) #设置帧大小为（width=640, height=480）太大了就显示不出来了，默认通道0sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) #设置输出图像格式，默认通道0#使用IDE缓冲区输出图像,显示尺寸和sensor配置一致。Display.init(Display.LT9611, to_ide=True)MediaManager.init() #初始化media资源管理器sensor.run() #启动sensorwhile True:os.exitpoint() #检测IDE中断################## 这里编写代码 ##################img = sensor.snapshot() #拍摄一张图# 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 = 3000, 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, x=round((1920-sensor.width())/2),y=round((1080-sensor.height())/2))#Display.show_image(img) #显示图片###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:print("user stop: ", e)
except BaseException as e:print(f"Exception {e}")
finally:# sensor stop runif isinstance(sensor, Sensor):sensor.stop()# deinit displayDisplay.deinit()os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)time.sleep_ms(100)# release media bufferMediaManager.deinit()
