颜色与模板匹配同时识别

视频教程18 - 算法的组合使用：https://singtown.com/learn/50029/

本节分享一下如何颜色识别和模板匹配同时进行识别。以识别红色绿色的数字模板为例。首先我们进行颜色识别，然后在识别到的颜色区域内进行模板识别。

我们的识别图片如下：

运行程序之前先保存我们的模板图片到sd卡。

# 多颜色多模板匹配示例
#
# 这个例子显示了使用OpenMV的多色跟踪。

import sensor, image, time
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS

# 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值跟踪一般红色/绿色的东西。你不妨调整他们...
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds
              (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds
              (0, 15, 0, 40, -80, -20)] # generic_blue_thresholds
# 不要超过16个颜色阈值
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking
clock = time.clock()

# 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被
# 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率，
# 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。

templates = ["/0.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm", "/6.pgm"] #保存多个模板

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200):
        #img.draw_rectangle(blob.rect())
        #img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
        #print(blob.code())

        img = img.to_grayscale()
        for t in templates:
            template = image.Image(t)
            #对每个模板遍历进行模板匹配
            r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
        #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
        #的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域（左上顶点为（10，0），长80宽60的矩形），
        #注意roi的大小要比模板图片大，比frambuffer小。
        #把匹配到的图像标记出来
            if r:
                img.draw_rectangle(r, color=0)
                print(blob.code(), t) #打印模板名字
                #如果为红色, blob.code()==1; 如果为绿色, blob.code==2.
                #如果为数字0, t=="0.pgm"; 如果为数字1, t=="1.pgm".


    #print(clock.fps())

运行程序效果如图：

terminal中运行结果输出：