글
당신은 스마트 팩토리 전문가야.
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import sensor, image, time # sensor, image, time 모듈 임포트 # 센서 초기화 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 픽셀 포맷을 RGB565로 설정 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 프레임 크기를 QVGA로 설정 sensor.skip_frames(10) # 초기 프레임을 10개 스킵하여 안정화 sensor.set_auto_whitebal(False) # 자동 화이트 밸런스를 비활성화 # 관심 영역(ROI) 설정 ROI = (150, 150, 25, 25) # 색상 범위 정의 red = [56, 70, 39, 80, 41, 67] # 빨간색 범위 yellow = [90, 100, -23, -10, 31, 70] # 노란색 범위 green = [71, 90, -71, -32, 6, 46] # 초록색 범위 # 반복 루프 시작 while True: img = sensor.snapshot() # 사진을 찍고 이미지를 반환 # 관심 영역의 통계 정보 가져오기 statistics = img.get_statistics(roi=ROI) # L, A, B 채널 평균값 가져오기 color_l = statistics.l_mode() color_a = statistics.a_mode() color_b = statistics.b_mode() print(color_l, color_a, color_b) # L, A, B 채널의 값을 출력 img.draw_rectangle(ROI) # 관심 영역에 사각형 그리기 # 색상 인식 if red[0] <= color_l <= red[1] and red[2] <= color_a <= red[3] and red[4] <= color_b <= red[5]: img.draw_string(150, 150, "red") # 빨간색 인식 elif yellow[0] <= color_l <= yellow[1] and yellow[2] <= color_a <= yellow[3] and yellow[4] <= color_b <= yellow[5]: img.draw_string(150, 150, "yellow") # 노란색 인식 elif green[0] <= color_l <= green[1] and green[2] <= color_a <= green[3] and green[4] <= color_b <= green[5]: img.draw_string(150, 150, "green") # 초록색 인식 else: img.draw_string(150, 150, "not find color") # 색상 미인식
import sensor, image, time # sensor, image, time 모듈 임포트 # 센서 초기화 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 픽셀 포맷을 RGB565로 설정 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 프레임 크기를 QVGA로 설정 sensor.skip_frames(10) # 초기 프레임을 10개 스킵하여 안정화 sensor.set_auto_whitebal(False) # 자동 화이트 밸런스를 비활성화 # 관심 영역(ROI) 설정 ROI = (150, 150, 25, 25) # 색상 범위 정의 red = [56, 70, 39, 80, 41, 67] # 빨간색 범위 yellow = [90, 100, -23, -10, 31, 70] # 노란색 범위 green = [71, 90, -71, -32, 6, 46] # 초록색 범위 # 반복 루프 시작 while True: img = sensor.snapshot() # 사진을 찍고 이미지를 반환 # 관심 영역의 통계 정보 가져오기 statistics = img.get_statistics(roi=ROI) # L, A, B 채널 평균값 가져오기 color_l = statistics.l_mode() color_a = statistics.a_mode() color_b = statistics.b_mode() print(color_l, color_a, color_b) # L, A, B 채널의 값을 출력 img.draw_rectangle(ROI) # 관심 영역에 사각형 그리기 # 색상 인식 if red[0] <= color_l <= red[1] and red[2] <= color_a <= red[3] and red[4] <= color_b <= red[5]: img.draw_string(150, 150, "red") # 빨간색 인식 elif yellow[0] <= color_l <= yellow[1] and yellow[2] <= color_a <= yellow[3] and yellow[4] <= color_b <= yellow[5]: img.draw_string(150, 150, "yellow") # 노란색 인식 elif green[0] <= color_l <= green[1] and green[2] <= color_a <= green[3] and green[4] <= color_b <= green[5]: img.draw_string(150, 150, "green") # 초록색 인식 else: img.draw_string(150, 150, "not find color") # 색상 미인식
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스마트 팩토리 로그에 반환하려면 필요한 정보가 필요합니다! 로봇의 작동 원리, 응용 프로그램, 최신 기술 동향 등 다양한 주제에 대한 도움을 드릴 수 있습니다. 어떤 정보가 필요하신가요?
센서, 이미지, 시간 가져오기 # 센서, 이미지, 시간 모듈 임포트(불러오기)합니다.
sensor.reset() # 센서를 호출합니다.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 배열 목적지를 RGB565로 설정합니다.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 프레임 크기를 QVGA로 설정합니다.
sensor.skip_frames(10) # 초기 프레임을 10개 예외로 적용합니다.
sensor.set_auto_whitebal(False) # 자동 화이트 밸런스를 소개합니다.
ROI = (150, 150, 25, 25) # 관심(ROI)을 설정합니다.
색상 확장 정의
red = [56, 70, 39, 80, 41, 67] # 노란색 범위 yellow = [90, 100, -23, -10, 31, 70] # 노란색 범위 green = [71, 90, -71, -32 , 6, 46] # 푸른 범위
반복 루프시작
while(True): img = sensor.snapshot() # 사진을 찍고 이미지를 보내드립니다.
statistics = img.get_statistics(roi=ROI) # 관심 영역의 통계 정보를 가져옵니다.
color_l = statistics.l_mode() # L 채널의 평균 색상 값을 가져옵니다.
color_a = statistics.a_mode() # A 채널의 평균 색상 값을 가져옵니다.
color_b = statistics.b_mode() # B 채널의 평균 색상 값을 가져옵니다.
print(color_l, color_a, color_b) # L, A, B 채널의 값을 출력합니다.
img.draw_rectangle(ROI) # 관심 영역에 사각형을 그립니다.
# 빨간색 범위에 해당하는지 확인
if red[0] <= color_l <= red[1] and red[2] <= color_a <= red[3] and red[4] <= color_b <= red[5]:
img.draw_string(150, 150, "red") # 빨간색으로 인식되면 "red"를 출력합니다.
# 노란색 범위에 해당하는지 확인
elif yellow[0] <= color_l <= yellow[1] and yellow[2] <= color_a <= yellow[3] and yellow[4] <= color_b <= yellow[5]:
img.draw_string(150, 150, "yellow") # 노란색으로 인식되면 "yellow"를 출력합니다.
# 초록색 범위에 해당하는지 확인
elif green[0] <= color_l <= green[1] and green[2] <= color_a <= green[3] and green[4] <= color_b <= green[5]:
img.draw_string(150, 150, "green") # 초록색으로 인식되면 "green"을 출력합니다.
else:
img.draw_string(150, 150, "not find color") # 색상을 찾지 못하면 "not find color"를 출력합니다.
참고하여 코딩 프로그램을 제시해 주세요
아래는 편리한 스마트 팩토리 로봇의 색상 인식 프로그램을 기반으로 하는 삽입 코드입니다. 이 프로그램은 ROI(특정 관심 분야)에서 색상을 감지하고 인식된 색상에 따라 해당 문자열을 이미지를 제외합니다.
아래는 주어진 코드를 기반으로 한 간단한 스마트 팩토리 로봇의 색상 인식 프로그램입니다. 이 프로그램은 특정 관심 영역(ROI)에서 색상을 감지하고, 인식된 색상에 따라 해당 문자열을 이미지를 오버레이합니다.
```python
import sensor, image, time # sensor, image, time 모듈 임포트
# 센서 초기화
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 픽셀 포맷을 RGB565로 설정
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 프레임 크기를 QVGA로 설정
sensor.skip_frames(10) # 초기 프레임을 10개 스킵하여 안정화
sensor.set_auto_whitebal(False) # 자동 화이트 밸런스를 비활성화
# 관심 영역(ROI) 설정
ROI = (150, 150, 25, 25)
# 색상 범위 정의
red = [56, 70, 39, 80, 41, 67] # 빨간색 범위
yellow = [90, 100, -23, -10, 31, 70] # 노란색 범위
green = [71, 90, -71, -32, 6, 46] # 초록색 범위
# 반복 루프 시작
while True:
img = sensor.snapshot() # 사진을 찍고 이미지를 반환
# 관심 영역의 통계 정보 가져오기
statistics = img.get_statistics(roi=ROI)
# L, A, B 채널 평균값 가져오기
color_l = statistics.l_mode()
color_a = statistics.a_mode()
color_b = statistics.b_mode()
print(color_l, color_a, color_b) # L, A, B 채널의 값을 출력
img.draw_rectangle(ROI) # 관심 영역에 사각형 그리기
# 색상 인식
if red[0] <= color_l <= red[1] and red[2] <= color_a <= red[3] and red[4] <= color_b <= red[5]:
img.draw_string(150, 150, "red") # 빨간색 인식
elif yellow[0] <= color_l <= yellow[1] and yellow[2] <= color_a <= yellow[3] and yellow[4] <= color_b <= yellow[5]:
img.draw_string(150, 150, "yellow") # 노란색 인식
elif green[0] <= color_l <= green[1] and green[2] <= color_a <= green[3] and green[4] <= color_b <= green[5]:
img.draw_string(150, 150, "green") # 초록색 인식
else:
img.draw_string(150, 150, "not find color") # 색상 미인식
```
### 코드 설명
- **센서 초기화**: 카메라 센서를 초기화하고 픽셀 포맷 및 프레임 크기를 설정합니다.
- **ROI 설정**: 색상을 감지할 관심 영역을 설정합니다.
- **색상 범위 정의**: 빨간색, 노란색, 초록색의 색상 범위를 정의합니다.
- **루프**: 무한 루프를 돌며 매 프레임마다 이미지 캡처 및 색상 분석을 수행합니다.
- **색상 인식**: 각 색상 범위에 대해 조건문을 통해 인식된 색상을 확인하고, 해당 색상 이름을 이미지에 오버레이합니다.
이 코드를 사용하여 특정 색상을 인식하는 스마트 팩토리 로봇의 기본적인 기능을 구현할 수 있습니다.
