M5 Stack UnitV 시작

MaixPy IDE 개발

여기서 MaixPy를 다운로드했습니다.
http://dl.sipeed.com/shareURL/MAIX/MaixPy/ide/v0.2.5
우선 순서대로 Helloworld.py를 집행한 후 문제없이 실행하였다.

일단 적어서 처리할게요.

마이크로소프트 파이토존의 이미지 처리는 이전에 Open MV에서 진행되었고 환경은 거의 변화가 없기 때문에 아무런 문제 없이 프로그램을 쓸 수 있을 것 같다.어쨌든 이번이 처음이라 AI 요소를 사용하지 않고 간단하게 색상 체크를 했다.

import sensor, image, time,ustruct

thresholds = [
(0, 100, -128, -30, -128, 127)  #検出する色の閾値（LAB空間）
]

sensor.reset()  #センサーの設定
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_brightness(-1)
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)

maxrect = 0
x_data = 0
y_data = 0

while(True):
        rectarray = []
        img = sensor.snapshot() #センサーから画像を取得

        for blob in img.find_blobs(thresholds, pixel_threshold = 100, area_threshold = 100, merge = True, margin = 5):
            rectarray.append(list(blob.rect()))     #見つかった閾値内のオブジェクトをリストに格納

        try:
            maxrect = max(rectarray,key=lambda x: x[2]*x[3])    #配列の中から面積の一番大きい物を選定
            img.draw_rectangle(maxrect)     #オブジェクトを囲う四角形の描画
            x_data = maxrect[0]+(maxrect[2]/2)  #中心のx座標の算出
            y_data = maxrect[1]+(maxrect[3]/2)  #中心のy座標の算出

        except ValueError as err:   #オブジェクトがひとつも見つからなかった場合の例外処理
            pass

        x = int((x_data / 320) * 70.8)  #視野角に合わせた座標の変換
        y = int(((y_data - 240) / -240) * 55.6)

        print("x = ",x,"   y = ",y)

지정된 색 한도값 내의 물체를 찾아 면적이 가장 큰 물체를 추출하는 것은 간단한 방법이다.

이번에는 좋은 차의 병마개를 사용했다.병마개를 둘러싼 직사각형을 그리고 중심 좌표를 직렬로 출력합니다.

다음

결론적으로 카메라로 사용할 수 있기 때문에 다음부터는 M5Stack과 통신하고 AI 기능을 사용하는 물체인식 등을 할 예정이다.