Интеграции

Функция getPhoto

Описание функции

Функция возвращает одномерный массив байт, в который записаны пиксели изображения в формате rgb32, снятого с камеры (размер изображения — 160x120). Данная функция может быть использована для решения задач распознавания маркеров.

Вызов функции

JavaScript
Python
JavaScript
var pic = getPhoto();
Python
pic = getPhoto();

Пример работы

Рассмотрим пример преобразования кадра, снятого на камеру, в цветовые форматы «оттенок серого» и «черно-белый».

Сделайте снимок и выведите результат на экран c помощью функции show.

JavaScript
Python
JavaScript
// взять кадр в формате rgb32
var pic = getPhoto();
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "rgb32");
script.wait(2000);
Python
# взять кадр в формате rgb32
pic = getPhoto();
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "rgb32");
script.wait(2000);

Результат:

Реализация функции перевода изображения в оттенок серого

JavaScript
Python
JavaScript
function grayScale(sPic){
bufPic = [];
for(var i = 0; i < total_height; i++)
for(var j = 0; j < total_width; j++){
var x = i * total_width + j;
var p = sPic[x];
var r = (p & 0xff0000) >> 16; // взять значение компоненты красного
var g = (p & 0xff00) >> 8; // взять значение компоненты зеленого
var b = (p & 0xff); // взять значение компоненты синего
p = r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114; // компонента Y из YUV
bufPic[x] = p;
}
return bufPic;
}
Python
def grayScale(sPic):
bufPic = [];
for i in range(total_height):
for j in range(total_width):
x = i * total_width + j;
p = sPic[x];
r = (p & 0xff0000) >> 16; # взять значение компоненты красного
g = (p & 0xff00) >> 8; # взять значение компоненты зеленого
b = (p & 0xff); # взять значение компоненты синего
p = r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114; # компонента Y из YUV
bufPic.append(p);
return bufPic;

Перевод изображения в черно-белый формат и вывод на дисплей:

JavaScript
Python
JavaScript
var pic = grayScale(pic);
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "grayscale8");
script.wait(2000);
Python
pic = grayScale(pic);
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "grayscale8");
script.wait(2000);

Результат:

Реализация функции бинаризации изображения

JavaScript
Python
JavaScript
// Бинаризация -- перевод изображения в ЧБ
function binarization(treshold, sPic){
bufPic = []
for(var i = 0; i < sPic.length; i++){
bufPic[i] = sPic[i] > treshold ? 255 : 0;
}
return bufPic;
}
Python
# Бинаризация -- перевод изображения в ЧБ
def binarization(treshold, sPic):
bufPic = []
for i in range(len(sPic)):
bufPic.append(255 if sPic[i] > treshold else 0);
return bufPic;

Перевод изображения в черно-белого и вывод на дисплей:

JavaScript
Python
JavaScript
var pic = binarization(80, pic);
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "grayscale8");
script.wait(2000);
Python
pic = binarization(80, pic);
brick.display().show(pic, total_height, total_width, "grayscale8");
script.wait(2000);

Результат:

Дополнительный материал: презентация Университета Иннополис «Распознавание меток ARTag».