計算機視覺與顏色追蹤人工智能開源硬件與python編程實踐情境導入在無人智能駕駛系統(tǒng)中，紅綠燈識別是一項基本技術。利用無人車的前置攝像系統(tǒng)，對實時捕捉到的圖像幀進行圖像處理和分析，發(fā)現(xiàn)前方的交通指示裝置，然后對交通裝置區(qū)域里的顏色塊進行檢測，實現(xiàn)紅綠燈的識別，引導無人車的運動。顏色的識別與追蹤不僅應用于智慧交通、機器人等智慧裝備之中，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)及日常生活中都有廣泛應用。任務與目標了解圖像顏色識別技術的基本原理、相關算法和應用框架；掌握運用人工智能開源硬件設計顏色識別系統(tǒng)的方法，提升Python編程方法；應用人工智能開源硬件和Python相關算法模塊設計顏色跟蹤功能；針對生活應用場景，進一步開展創(chuàng)意設計，設計具有實用價值的顏色跟蹤應用系統(tǒng)。知識拓展：顏色空間模型光的顏色由不同波長的電磁波所決定。人的眼睛內有幾種辨別顏色的錐形感光細胞，分別對黃綠色、綠色和藍紫色（或稱紫羅蘭色）的光最敏感（波長分別為564、534和420納米）。表征顏色的模型的不止一種，主要可以通過RGB、HSV、LAB、CMYK等色域模型將可見光的顏色描述出來。知識拓展：RGB模型在模型的三維直角坐標系中，x、y、z軸相當于紅、綠、藍三通道，原點vec3(0.0,0.0,0.0)代表黑色，頂點vec3(1.0,1.0,1.0)代表白色，原點到頂點的中軸線x=y=z代表灰度線。RGB模型適用于計算機表示，將RGB以不同的比例混合后，人的眼睛可以形成與其它各種頻率的可見光等效的色覺。知識拓展：HSV模型HSV模型（Hue色相、Saturation飽和度、Value/Brightness亮度）比較適合人類習慣；模型中H即光譜顏色所在的位置，用角度來表示，紅、綠、藍分別相隔120°，互補色（CMY）分別相差180°。純度S范圍在[0,1]，表示所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率，當S=0時，代表灰度。V表示色彩的明亮程度，范圍[0,1]，與光強度無直接關系。知識拓展：Lab模型Lab模型又稱亮度-對比度模型，是由亮度（Luminosity）和有關色彩的a、b三個要素組成。a表示從洋紅色到綠色的范圍，b表示由黃色到藍色的范圍；L取值范圍是[0,100]，當L=50時，相當于50%的黑。a、b的值域都是[-128,127]；Lab模型具有不依賴設備的優(yōu)點，如果想在數(shù)字圖像處理中保留寬闊的色域和豐富的色彩，最好選擇Lab模型?；贚ab色彩空間的圖像分割Lab顏色空間中，L：亮度層，a：顏色在紅綠軸的分量，b:顏色在藍黃軸的分量。通過計算每個像素點和六種顏色平均值的歐氏距離，這六種距離中最小的距離既為該像素點的顏色；LAB閾值分割法有兩個關鍵步驟:第一,確定進行正確分割的閾值;第二,將圖像的所有像素與閾值進行比較,以進行區(qū)域劃分,達到目標與背景分離的目的。設計與實踐顏色追蹤攝像頭參數(shù)設置時鐘控制設計顏色追蹤編程紅綠藍三顏色追蹤調試、驗證及完善顏色追蹤攝像頭參數(shù)設置#設置攝像頭工作參數(shù)sensor.reset() #初始化攝像頭組件；sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#設置為彩色；sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#設置圖像的大小；sensor.skip_frames() #在更改設置后，跳過若干幀，等待攝像頭組件的穩(wěn)定；#自動增益／白平衡sensor.set_auto_gain() #自動增益開啟或者關閉。在使用顏色追蹤算法時，需要關閉自動增益。sensor.set_auto_whitebal() #自動白平衡開啟或者關閉。在使用顏色追蹤算法時，需要關閉此功能。2023/1/30時鐘控制設計time.ticks()返回以毫秒計的通電后的運行時間。time.sleep(ms)休眠ms毫秒數(shù)。classtime.clock返回一個時鐘物件。clock.tick()開始追蹤運行時間。clock.fps()停止追蹤運行時間，并返回當前FPS（每秒幀數(shù)）。在調用該函數(shù)前一定要先調用tick（）方法；clock.avg()停止追蹤運行時間，并返回以毫秒計的當前平均運行時間。在調用該函數(shù)前始終首先調用tickclock.reset()重置時鐘物件。2023/1/30顏色追蹤編程方法image.find_blobs()方法，用于查找圖像中所有色塊，并返回一個所搜索到的色塊物件的列表。thresholds元組列表中每個元組需要有六個參數(shù)值(l_lo，l_hi，a_lo，a_hi，b_lo，b_hi)，分別是LAB顏色模型的L、A和B三個參數(shù)的最小值和最大值。roi參數(shù)用來設置顏色識別的視野區(qū)域，roi是一個元組，roi=(x,y,w,h)，代表從左上頂點(x，y)開始的寬為w高為h的矩形區(qū)域，roi默認設置為整個圖像視野。2023/1/30顏色追蹤的實現(xiàn)設置好攝像頭視頻采集工作參數(shù)，將待追蹤顏色的LAB閾值傳入find_blobs函數(shù)中，即可在指定的圖像區(qū)域內啟動顏色追蹤過程：red_threshold_01=(41,60,44,84,-10,63)#設置紅色的閾值，括號里面的數(shù)值分別是LAB的最大值和最小值（minL,maxL,minA,while(True):clock.tick()#跟蹤兩次snapshots()間消耗的時間（milliseconds）；img=sensor.snapshot() #捕獲圖像幀；blobs=img.find_blobs([red_threshold_01],area_threshold=150)#搜索指定顏色色塊；ifblobs:#如果找到了目標顏色print(blobs)forbinblobs:#迭代找到的目標顏色區(qū)域img.draw_rectangle(b[0:4])#用矩形標記出目標顏色區(qū)域img.draw_cross(b[5],b[6])#在cx,cy坐標處畫上十字標記拓展：實現(xiàn)紅綠藍三種顏色追蹤thresholds=[(41,60,44,84,-10,63),#紅色閾值(53,72,-59,-15,-3,52),#綠色閾值(48,71,-25,-5,-53,-26)]#藍色閾值#可同時設置<=16種顏色閾值while(True):clock.tick()img=sensor.snapshot()#捕捉一幀圖像，保存到image對象中；forblobinimg.find_blobs(thresholds,pixels_threshold=200,area_threshold=200):#如果所檢出色塊的像素數(shù)或像素面積大于閾值200則會被確認，返回給blob對象；img.draw_rectangle(blob.rect())#畫矩形img.draw_cross(blob.cx(),blob.cy())#畫十字2023/1/30調試及驗證2023/1/30分析與思考利用find_blobs函數(shù)可以實現(xiàn)某種特定顏色的識別和追蹤，實際生活中會有同時追蹤幾種顏色的需求。請思考，要進行多種顏色的同時追蹤，Python程序應該如何設計？在顏色追蹤應用中，你有沒有遇到過環(huán)境光照變化對識別追蹤結果的影響？光照的影響嚴重到什么程度？請找到一種對策，并設計解決方案。實際應用中，同一