圆形检测

1.实验目的

实现K230对图像中的圆形进行检测。

2.实验原理

2.1 原理解析

圆形检测通常是通过 霍夫圆变换（Hough Circle Transform） 来实现的，它是经典霍夫变换（用于直线检测）的扩展，适用于检测图像中的圆形。

霍夫圆变换的目标是：从图像中找出边缘像素点，然后反推出可能的圆心和半径，将它们投票累加，找到得票最多的那组 (a,b,r)即为检测到的圆。

步骤如下：

边缘检测（如使用 Canny 算子）提取出图像中潜在的边缘像素（这些点可能在圆的边缘上）。
投票累加（Hough 累加器） 对于每一个边缘点 (x,y)，枚举可能的半径 r，并根据圆方程计算可能的圆心 (a,b)：
$a = x - r \cdot \cos(\theta), \quad b = y - r \cdot \sin(\theta)$
所有可能的 (a,b,r) 在三维空间中投票。
寻找局部最大值 累加器中投票值最高的点，就是图像中存在圆形的概率最大的地方。

3.代码解析

导入模块

import time, os, sys

from media.sensor import *    # 摄像头相关接口
from media.display import *   # 显示屏相关接口
from media.media import *     # 多媒体资源管理接口

time：提供延时和帧率计时（time.clock()）。
os、sys：用于系统控制和异常处理。
media.sensor：摄像头传感器接口，提供图像采集、格式设置等功能。
media.display：显示模块接口，支持 LCD、虚拟显示等输出。
media.media：媒体管理器，负责内存池和缓冲区管理。

配置参数

# === 配置参数 ===
SENSOR_W, SENSOR_H     = 1280, 960          # 摄像头采集分辨率（原始）
FRAME_W, FRAME_H       = 320, 240           # 实际输出帧大小
LCD_W, LCD_H           = 800, 480           # LCD 屏幕分辨率
CIRCLE_THRESHOLD       = 2000               # 圆检测强度阈值，越高圆越少但更准确
CIRCLE_X_MARGIN        = 10                 # 圆心 X 坐标合并容差
CIRCLE_Y_MARGIN        = 10                 # 圆心 Y 坐标合并容差
CIRCLE_R_MARGIN        = 10                 # 半径合并容差
CIRCLE_R_MIN           = 2                  # 最小检测半径
CIRCLE_R_MAX           = 100                # 最大检测半径
CIRCLE_R_STEP          = 2                  # 半径步进
CIRCLE_COLOR           = (255, 0, 0)        # 检测圆形绘制颜色（红色）

摄像头采集分辨率：1280x960，传感器原始分辨率，用于捕获细节。
输出帧大小：320x240，实际从摄像头获取的图像尺寸（可能经过缩放）。
LCD 分辨率：800x480，物理屏幕显示区域，用于居中显示。
圆检测参数（find_circles 函数参数）：
- threshold：圆强度阈值，值越大，检测到的圆越少但更可靠。
- x_margin、y_margin、r_margin：合并相似圆时的圆心坐标和半径容差。
- r_min、r_max、r_step：扫描半径范围和步长。
绘制颜色：检测到的圆用红色（R=255, G=0, B=0）描边。

初始化摄像头

# === 初始化摄像头 ===
sensor = Sensor(width=SENSOR_W, height=SENSOR_H)   # 创建摄像头对象
sensor.reset()                                     # 初始化摄像头
sensor.set_framesize(width=FRAME_W, height=FRAME_H) # 设置图像帧尺寸
sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565)                # 设置图像格式为 RGB565

Sensor(width, height)：创建摄像头对象，指定传感器采集分辨率。
reset()：复位摄像头，恢复默认配置。
set_framesize()：设置输出帧的大小为 320x240。
set_pixformat()：设置像素格式为 RGB565（16 位色，适合快速显示）。

初始化显示屏

# === 初始化显示屏 ===
Display.init(Display.ST7701, to_ide=True)          # 初始化 MIPI LCD 和 IDE 显示输出
# Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) # 仅使用 IDE 显示输出（调试用）

Display.init()：初始化显示设备。
- Display.AML020T：指定使用 MIPI LCD 屏幕（分辨率 480x360）。
- to_ide=True：同时将图像发送到 IDE 预览窗口，方便调试。
注释行提供了虚拟显示器选项（仅 IDE 输出），可用于无物理屏幕时的调试。

初始化媒体系统

# === 初始化媒体系统 ===
MediaManager.init()                                # 启用媒体管理器
sensor.run()                                       # 开始采集图像

MediaManager.init()：初始化媒体底层资源（缓冲区、DMA 等），必须在使用摄像头和显示前调用。
sensor.run()：启动摄像头连续采集，之后可通过 snapshot() 获取图像帧。

主循环：捕获图像并检测圆形

# === 主循环：捕获图像并检测圆形 ===
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()                                   # 开始计时（用于FPS计算）
    img = sensor.snapshot()                        # 拍摄一帧图像

time.clock()：创建计时器对象。
clock.tick()：开始一帧的计时，用于计算 FPS。
sensor.snapshot()：从摄像头捕获一帧，返回 image 对象。

圆形检测

    # 在图像中检测圆形
    circles = img.find_circles(
        threshold=CIRCLE_THRESHOLD,
        x_margin=CIRCLE_X_MARGIN,
        y_margin=CIRCLE_Y_MARGIN,
        r_margin=CIRCLE_R_MARGIN,
        r_min=CIRCLE_R_MIN,
        r_max=CIRCLE_R_MAX,
        r_step=CIRCLE_R_STEP
    )

img.find_circles()：在图像中检测圆形，返回一个列表，每个元素包含圆心坐标 (x, y)、半径 r 和强度值。
参数与配置区定义一致，控制检测的敏感度和精度。

绘制检测结果

    # 遍历检测到的所有圆
    for c in circles:
        img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=CIRCLE_COLOR, thickness=2)  # 绘制圆
        print(c)  # 输出圆的参数（圆心坐标、半径、强度）

遍历每个检测到的圆，调用 draw_circle() 在图像上绘制红色圆圈（线宽 2）。
打印圆的详细信息，便于调试和观察。

居中显示图像

    # 居中显示图像
    Display.show_image(
        img,
        x=round((LCD_W - sensor.width()) / 2),
        y=round((LCD_H - sensor.height()) / 2)
    )

计算居中偏移：屏幕宽高减去图像宽高，除以 2 取整。
Display.show_image()：将图像显示到 LCD 屏幕上，指定显示位置左上角坐标。

打印帧率

    print(clock.fps())  # 打印每秒帧率

clock.fps()：返回上一帧到当前帧的帧率（帧/秒），用于性能监控。

4.示例代码

'''
本程序遵循GPL V3协议, 请遵循协议
实验平台: DshanPI CanMV
开发板文档站点	: https://eai.100ask.net/
百问网学习平台   : https://www.100ask.net
百问网官方B站    : https://space.bilibili.com/275908810
百问网官方淘宝   : https://100ask.taobao.com
'''
import time, os, sys

from media.sensor import *    # 摄像头相关接口
from media.display import *   # 显示屏相关接口
from media.media import *     # 多媒体资源管理接口

# === 配置参数 ===
SENSOR_W, SENSOR_H     = 1280, 960          # 摄像头采集分辨率（原始）
FRAME_W, FRAME_H       = 320, 240           # 实际输出帧大小
LCD_W, LCD_H           = 800, 480           # LCD 屏幕分辨率
CIRCLE_THRESHOLD       = 2000               # 圆检测强度阈值，越高圆越少但更准确
CIRCLE_X_MARGIN        = 10                 # 圆心 X 坐标合并容差
CIRCLE_Y_MARGIN        = 10                 # 圆心 Y 坐标合并容差
CIRCLE_R_MARGIN        = 10                 # 半径合并容差
CIRCLE_R_MIN           = 2                  # 最小检测半径
CIRCLE_R_MAX           = 100                # 最大检测半径
CIRCLE_R_STEP          = 2                  # 半径步进
CIRCLE_COLOR           = (255, 0, 0)        # 检测圆形绘制颜色（红色）

# === 初始化摄像头 ===
sensor = Sensor(width=SENSOR_W, height=SENSOR_H)   # 创建摄像头对象
sensor.reset()                                     # 初始化摄像头
sensor.set_framesize(width=FRAME_W, height=FRAME_H) # 设置图像帧尺寸
sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565)                # 设置图像格式为 RGB565

# === 初始化显示屏 ===
Display.init(Display.ST7701, to_ide=True)          # 初始化 MIPI LCD 和 IDE 显示输出
# Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) # 仅使用 IDE 显示输出（调试用）

# === 初始化媒体系统 ===
MediaManager.init()                                # 启用媒体管理器
sensor.run()                                       # 开始采集图像

# === 主循环：捕获图像并检测圆形 ===
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()                                   # 开始计时（用于FPS计算）
    img = sensor.snapshot()                        # 拍摄一帧图像

    # 在图像中检测圆形
    circles = img.find_circles(
        threshold=CIRCLE_THRESHOLD,
        x_margin=CIRCLE_X_MARGIN,
        y_margin=CIRCLE_Y_MARGIN,
        r_margin=CIRCLE_R_MARGIN,
        r_min=CIRCLE_R_MIN,
        r_max=CIRCLE_R_MAX,
        r_step=CIRCLE_R_STEP
    )

    # 遍历检测到的所有圆
    for c in circles:
        img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=CIRCLE_COLOR, thickness=2)  # 绘制圆
        print(c)  # 输出圆的参数（圆心坐标、半径、强度）

    # 居中显示图像
    Display.show_image(
        img,
        x=round((LCD_W - sensor.width()) / 2),
        y=round((LCD_H - sensor.height()) / 2)
    )

    print(clock.fps())  # 打印每秒帧率

5.实验结果

运行代码后可以在显示屏上实时显示检测到的圆形。

1.实验目的​

2.实验原理​

2.1 原理解析​

3.代码解析​

导入模块​

配置参数​

初始化摄像头​

初始化显示屏​

初始化媒体系统​

主循环：捕获图像并检测圆形​

圆形检测​

绘制检测结果​

居中显示图像​

打印帧率​

4.示例代码​

5.实验结果​

1.实验目的

2.实验原理

2.1 原理解析

3.代码解析

导入模块

配置参数

初始化摄像头

初始化显示屏

初始化媒体系统

主循环：捕获图像并检测圆形

圆形检测

绘制检测结果

居中显示图像

打印帧率

4.示例代码

5.实验结果