STM32 OV7725摄像头模块识别颜色物体（1）--HSL二值化和腐蚀中心算法，并用串口输出数据

目录

前言

一、摄像头采集数据流程

二、如何将图像显示到电脑上

三、图像二值化

1、什么是RGB?

2、RGB565转RGB888

I、RGB565和RGB888的区别

II、代码

3、RGB转HSL

I、什么是HSL

II、转换公式

III、代码

3、输出一张摄像头二值化图片

I、原理

II、代码

四、简单的物体识别

1、原理参考

2、识别代码

3、显示代码

总结

前言

前阵子用STM32弄摄像头，断断续续有段时间，也在网上翻阅了不少资料，写篇博客记录一下学习过程。最后成功识别单个物体，图形和多个物体暂不支。

一、摄像头采集数据流程

(1) 利用 SIO_C、SIO_D 引脚通过 SCCB 协议向 OV7725 的寄存器写入初始化配置；

(2) 初始化完成后，OV7725 传感器会使用 VGA 时序输出图像数据，它的 VSYNC 会

首先输出帧有效信号（低电平跳变），当外部的控制器（如 STM32）检测到该信号

时，把 WEN 引脚设置为高电平，并且使用 WRST 引脚复位 FIFO 的写指针到 0 地

址；

(3) 随着 OV7725 继续按 VGA 时序输出图像数据，它在传输每行有效数据时， HREF

引脚都会持续输出高电平，由于 WEN 和 HREF 同时为高电平输入至与非门，使得

其连接到 FIFO WE 引脚的输出为低电平，允许向 FIFO 写入数据，所以在这期间，

OV7725 通过它的 PCLK 和 D[0:7]信号线把图像数据存储到 FIFO 中，由于前面复

位了写指针，所以图像数据是从 FIFO 的 0 地址开始记录的；

(4) 各行图像数据持续传输至 FIFO，受 HREF 控制的 WE 引脚确保了写入到 FIFO 中

的都是有效的图像数据，OV7725 输出完一帧数据时，VSYNC 会再次输出帧有效

信号，表示一帧图像已输出完成；

(5) 控制器检测到上述 VSYNC 信号后，可知 FIFO 中已存储好一帧图像数据，这时控

制 WEN 引脚为低电平，使得 FIFO 禁止写入，防止 OV7725 持续输出的下一帧数

据覆盖当前 FIFO 数据；

(6) 控制器使用RRST复位读指针到FIFO的0地址，然后通过FIFO的RCLK和DO[0:7]

引脚，从 0 地址开始把 FIFO 缓存的整帧图像数据读取出来。在这期间，OV7725

是持续输出它采集到的图像数据的，但由于禁止写入 FIFO，这些数据被丢弃了；

(7) 控制器使用 WRST 复位写指针到 FIFO 的 0 地址，然后等待新的 VSYNC 有效信号

到来，检测到后把 WEN 引脚设置为高电平，恢复 OV7725 向 FIFO 的写入权限，

OV7725 输出的新一帧图像数据会被写入到 FIFO 的 0 地址中，重复上述过程。

网上也有很多现成的文章，分享几个链接

摄像头原理：

stm32 OV7670摄像头模块的介绍以及应用（SCCB的使用）_闰土小蒋的博客-CSDN博客

正点原子开发板程序：

http://www.openedv.com/docs/modules/camera/ov7725-fifo.html

二、如何将图像显示到电脑上

使用串口发送数据到电脑，用山外调试助手显示，这里的波特率使用256000，因为调试助手的最大也只能是256000，图像配置，宽：320，高：240，RGB565大端(这个是个大坑)

一副图像的通信协议为：[0x01] [0xFE][…数据…][0xFE] [0x01]

[…数据…] 是图像的数据，一帧图像有多少数据，这里的数据长度就有多少。换句话说， […数据…]与图像的格式，图像的宽高有关。此处的图像数据，都是从上往下，从左往右存储的。只有下位机发送的数据与上位机配置的格式的长度相同时，才可正确识别图像格式，从而正确显示图像。下位机发送图像时，先发送帧头：0x01,0xFE，接着发送图像数据，最后发送帧尾： 0xFE,0x01 完成一副图像发送。

链接：https://pan.baidu.com/s/1eA3rhtNiocKxtH0rxvyGzg?pwd=0722
提取码：0722

摄像头采集代码如下：

        OV7725_RRST(0);                //开始复位读指针 OV7725_RCK_L;OV7725_RCK_H;OV7725_RCK_L;OV7725_RRST(1);                //复位读指针结束 OV7725_RCK_H;while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0x01);while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0xfe);for(x_size=0;x_size<240;x_size++){for(y_size=0;y_size<320;y_size++){OV7725_RCK_L;color=GPIOE->IDR;    //读数据OV7725_RCK_H;colorH=(color>>8) &0xff;OV7725_RCK_L;color=GPIOE->IDR ;    //读数据OV7725_RCK_H; colorL=(color>>8) &0xff;while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, colorH);while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, colorL);}}while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0xfe);while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0x01);

三、图像二值化

1、什么是RGB?

RGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。

红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶亮度，在0时“灯”最弱——是关掉的，而在255时“灯”最亮。当三色灰度数值相同时，产生不同灰度值的灰色调，即三色灰度都为0时，是最暗的黑色调；三色灰度都为255时，是最亮的白色调。

在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。

2、RGB565转RGB888

I、RGB565和RGB888的区别

在计算机中图像基本是以RGB888格式显示的，24位图每个像素保存了32bit的数据，即RGB888+Alpha，Alpha就是半透明填充字节。对于真彩的图像而言，肉眼在16bit的时候已经难以分辨了，有些时候，可以将RGB888转换为RGB565来存储，减少了存储器的容量的同时，降低了数据量；在显示的时候，再次把RGB565转换为RGB888，实现数据宽度的匹配

RGB888->RGB565

只要提取相应单色高位即可(R5 G6 B5)，但会导致低位的缺失，影响精度，而且无法恢复

RGB565->RGB888

填充相应单色低位即可

II、代码

typedef struct 					//RGB888
{unsigned char Red;			//红色，[0,255]unsigned char Green;        //绿色，[0,255]unsigned char Blue;         //蓝色，[0,255]
}COLOR_RGB;void RGB565_To_RGB888(u16 rgb,COLOR_RGB *color_rgb)
{color_rgb->Red 	    = (unsigned char)( ( rgb & 0xF800 ) >> 8 );color_rgb->Green    = (unsigned char)( ( rgb & 0x07E0 ) >> 3 );color_rgb->Blue 	= (unsigned char)( ( rgb & 0x001F ) << 3 );	
}

3、RGB转HSL

I、什么是HSL

HSL的H(hue)分量，代表的是人眼所能感知的颜色范围，这些颜色分布在一个平面的色相环上，取值范围是0°到360°的圆心角，每个角度可以代表一种颜色。色相值的意义在于，我们可以在不改变光感的情况下，通过旋转色相环来改变颜色。在实际应用中，我们需要记住色相环上的六大主色，用作基本参照：360°/0°红、60°黄、120°绿、180°青、240°蓝、300°洋红，它们在色相环上按照60°圆心角的间隔排列

HSL的S(saturation)分量，指的是色彩的饱和度，它用0%至100%的值描述了相同色相、明度下色彩纯度的变化。数值越大，颜色中的灰色越少，颜色越鲜艳，呈现一种从灰度到纯色的变化。

HSL的L(lightness)分量，指的是色彩的明度，作用是控制色彩的明暗变化。它同样使用了0%至100%的取值范围。数值越小，色彩越暗，越接近于黑色；数值越大，色彩越亮，越接近于白色。

II、转换公式

III、代码

typedef struct					//HLS颜色
{unsigned char Hue;			//色度，[0,240]				unsigned char Lightness;	//亮度，[0,240]	     unsigned char Saturation;	//饱和度，[0,240]	     
}COLOR_HLS;#define maxOf3Values( v1, v2, v3 )			( (v1>v2) ? ( (v1>v3) ? (v1) : (v3) ) : ( (v2>v3) ? (v2) : (v3) ) ) //取rgb中的最大值
#define minOf3Values( v1, v2, v3 )			( (v1<v2) ? ( (v1<v3) ? (v1) : (v3) ) : ( (v2<v3) ? (v2) : (v3) ) ) //取rgb中的最小值void RGB888_TO_HSL(COLOR_RGB* color_rgb, COLOR_HLS* color_hls)
{unsigned char r, g, b;unsigned char h, l, s;unsigned char max, min, dif;r = color_rgb->Red;g = color_rgb->Green;b = color_rgb->Blue;max = maxOf3Values( r, g, b );  //取rgb中的最大值min = minOf3Values( r, g, b );  //取rgb中的最小值dif = max - min;                //计算最大值和最小值的差值//计算l，亮度l = ( max + min ) * 240 / 255 / 2;//计算h，色度if( max == min )//无定义 RGB一样  黑灰白{s = 0;//饱和度0h = 0;//色度0}else{/*计算色度h*/if( max == r )      //如果R值最大{if( g >= b )    //h介于0到40{h = 40 * ( g - b ) / dif;}else if( g < b )//h介于200到240{h = 40 * ( g - b ) / dif + 240;}}else if( max == g ){h = 40 * ( b - r ) / dif + 80;}else if( max == b ){h = 40 * ( r - g ) / dif + 160;}/*计算饱和度s*/if( l == 0 ){s = 0;}else if( l <= 120 )      /* 0<l<=1/2 */{s = dif * 240 / ( max + min );                  }else                    /* l>1/2 */{s = dif * 240 / ( 480 - ( max + min ) );        }		 }   color_hls->Hue = h;				//色度color_hls->Lightness = l;		//亮度color_hls->Saturation = s;		//饱和度
}

3、输出一张摄像头二值化图片

I、原理

摄像头采集到的每个像素点，先由RGB格式转换成HSL格式，再与定义阈值进行对比，判断颜色是否和定义颜色匹配

II、代码

typedef struct					//判定为目标的条件
{unsigned char H_MIN;		//目标最小色度unsigned char H_MAX;		//目标最大色度unsigned char S_MIN;		//目标最小饱和度unsigned char S_MAX;		//目标最大饱和度unsigned char L_MIN;		//目标最小亮度unsigned char L_MAX;		//目标最大亮度unsigned short WIDTH_MIN;	//目标最小宽度unsigned short HEIGHT_MIN;	//目标最小高度unsigned short WIDTH_MAX;   //目标最大宽度unsigned short HEIGHT_MAX;	//目标最大高度
}TARGET_CONDITION;int ColorMatch(const COLOR_HLS* color_hls, const TARGET_CONDITION* condition )
{if(	color_hls->Lightness >= condition->L_MIN && color_hls->Lightness <= condition->L_MAX &&color_hls->Saturation >= condition->S_MIN && color_hls->Saturation <= condition->S_MAX )   //比较饱和度和亮度{      if( color_hls->Hue >= condition->H_MIN && color_hls->Hue <= condition->H_MAX )   //颜色在范围内{   return 1;}       else if( condition->H_MAX < condition->H_MIN )  //设定的最大颜色小于最小颜色 说明有向下溢出 可能需要和高位颜色匹配            {/*0——有效——最大值——无效——最小值——有效——240*/if( color_hls->Hue <= condition->H_MAX )     //小于最大值return 1;if( color_hls->Hue >= condition->H_MIN )     //大于最小值return 1;} }return 0;
}

判断颜色是否和定义颜色匹配。

输入变量，color_hls：COLOR_HLS结构体，存储HLS格式颜色数据；

condition ：TARGET_CONDITION结构体，存放希望的颜色数据阈值。

返回数据，1：像素点颜色在目标范围内；0：像素点颜色不在目标范围内。

u8 Bmp_Minimize_SDRAM[240][40];  /*用于存放二值化后像素点数据，Bmp_Minimize_SDRAM[X][Y]*/TARGET_CONDITION condition0={40,		  //目标最小色度，H_MIN80,       //目标最大色度，H_MAX0,        //目标最小饱和度，S_MIN240,       //目标最大饱和度，S_MAX0,        //目标最小亮度，L_MIN240,       //目标最大亮度，L_MAX40,        //目标最小宽度，WIDTH_MIN40,        //目标最小高度，HEIGHT_MIN240,       //目标最大宽度，WIDTH_MAX320        //目标最大高度，HEIGHT_MAX
};for(x_size=0;x_size<240;x_size++)   //此种方式可以兼容任何彩屏,但是速度很慢
{for(y_size=0;y_size<320;y_size++){OV7725_RCK_L;color=GPIOE->IDR;	//读数据OV7725_RCK_H;colorH=(color>>8) &0xff;OV7725_RCK_L;color=GPIOE->IDR ;	//读数据OV7725_RCK_H; colorL=(color>>8) &0xff;color=(colorH<<8)|colorL;RGB565_TO_HSL(color,&hls_value);        /*RGB565转换为HLS*/if(y_size%8==0){Bmp_Minimize_SDRAM[x_size][y_size/8]=color_buffer;      /*二值化后的数据，存入缓存*/}color_buffer<<=1;color_buffer|=ColorMatch(&hls_value,&condition0);}
}

摄像头采集数据二值化，由于STM32F1内存有限，存放不了一帧320*240的彩色图像，故将处理好后的数据存入数组

while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。
USART_SendData(UART4, 0x01);
while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。
USART_SendData(UART4, 0xfe);
for(y_size=0;y_size<240;y_size++)     /*数组数据串口打印到电脑*/
{for(x_size=0;x_size<40;x_size++){color=Bmp_Minimize_SDRAM[y_size][x_size+1];for(color_buffer=0;color_buffer<8;color_buffer++){if((color<<color_buffer) &0x80){while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0xff);while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0xff);}else{while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0x00);while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。USART_SendData(UART4, 0x00);                        }}}
}
while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。
USART_SendData(UART4, 0xfe);
while(USART_GetFlagStatus(UART4, USART_FLAG_TC)==RESET);      //判断是否发送完成。
USART_SendData(UART4, 0x01);

将存放在缓存中的二值化数据，通过简单位操作输出到调试助手

四、简单的物体识别

1、原理参考

首先遍历寻找腐蚀中心，然后在之前腐蚀中心点处进行迭代向外寻找新的腐蚀中心。腐蚀算法从该点开始分别向上下左右四个方向进行读点，若点的颜色符合条件则往外读，等四个方向都结束后得到四个边缘点的坐标，记左边缘点的x轴坐标为left，右边缘点的x轴坐标为right，上边缘点的y轴坐标为up，下边缘点的y轴坐标为bottom，那么坐标( (right-left)/2 , (up-bottom)/2 ) 即为新的腐蚀中心。当确定4个点通过，泽围绕4个点画框，将色块识别区域框起来。

2、腐蚀中心算法（如下图详解）
一个40/3=13 1313大小的色块为单位进行识别
每次只读取这色块的以y的2/1 为点（也就是这个1313色块y轴为中心点） x轴向右开始查询识别颜色如识别失败个数大于6次则认为这一个1313的色块无效跳出循环继续查询下一个1313的色块。

如果失败次数少于6次则改变查询方向查询这色块的以X/2 为点对y轴进行查询方法同上，如果y轴有6次失败则，退出循环不认同这个色块合格（因为太小了，失败次数又多），但如果少于六次失败，则认为这个色块识别成功并记录下这个色块的中心点，这就是腐蚀中心 /。

2、识别代码

extern u8 Bmp_Minimize_SDRAM[240][40];static uint8_t ReadColor( uint16_t usX, uint16_t usY)
{uint8_t color_value;usY=usY/8;color_value=Bmp_Minimize_SDRAM[usX][usY];usY=usY%8;return (color_value>>usY)&0x01;
}#define IMG_X 0				//图片x坐标
#define IMG_Y 0             //图片y坐标
#define IMG_W 240           //图片宽度
#define IMG_H 320           //图片高度#define ALLOW_FAIL_PER 10    //容错率
#define ITERATER_NUM   8   //迭代次数/*** @brief  寻找腐蚀中心* @param  x ：腐蚀中心x坐标* @param  y ：腐蚀中心y坐标* @param  condition ：TARGET_CONDITION结构体，存放希望的颜色数据阈值* @param  area ：SEARCH_AREA结构体，查找腐蚀中心的区域* @retval 1：找到了腐蚀中心，x、y为腐蚀中心的坐标；0：没有找到腐蚀中心。*/
static int SearchCenter(unsigned short* x, unsigned short* y, const TARGET_CONDITION* condition, SEARCH_AREA* area )
{unsigned short i, j, k;unsigned short FailCount=0;unsigned short SpaceX, SpaceY;SpaceX = condition->WIDTH_MIN / 3;      //以最小宽度除以3 为 横向查询的步进的一个单位SpaceY = condition->HEIGHT_MIN / 3;     //以最小高度除以3 为 垂直查询的步进的一个单位/*横向步进单位+垂直步进单位 组成了一个矩形的色块*/for(i=area->Y_Start; i<area->Y_End; i+=SpaceY){for(j=area->X_Start; j<area->X_End; j+=SpaceX){FailCount = 0;      //失败次数初始化for(k=0; k<SpaceX+SpaceY; k++){if(k<SpaceX)    //查询色块中间一横的颜色{   if(ReadColor(j+k, i+SpaceY/2)==0){FailCount++;     //颜色不匹配 失败计数+1 }}else            //查询色块中间一竖的颜色     {if(ReadColor( j+SpaceX/2, i+k-SpaceX)==0){FailCount++;    //颜色不匹配 失败计数+1}}if(FailCount>( (SpaceX+SpaceY) / ALLOW_FAIL_PER ))     //失败计数大于 色块需要查询的总点数/容错率break;  //失败次数太多 退出}if(k == SpaceX+SpaceY)  //k坚持到查询完毕，说明基本匹配{/*记录该色块的中心点为腐蚀中心*/*x = j + SpaceX / 2;*y = i + SpaceY / 2;return 1;   //记录到第一个腐蚀中心后退出函数}}	}return 0;	
}/*** @brief  从腐蚀中心向外腐蚀，得到新的腐蚀中心* @param  oldX ：先前的腐蚀中心x坐标* @param  oldX ：先前的腐蚀中心y坐标* @param  condition ：TARGET_CONDITION结构体，存放希望的颜色数据阈值* @param  result ：RESULT结构体，存放检测结果* @retval 1：检测成功；0：检测失败。*/
static int Corrode(unsigned short oldX, unsigned short oldY, const TARGET_CONDITION* condition, RESULT* result )
{unsigned short Xmin, Xmax, Ymin, Ymax;unsigned short i;unsigned short FailCount=0;for(i=oldX; i>IMG_X; i--)           //从中心点查到x最左侧{if(!ReadColor(i, oldY))FailCount++;    //不匹配计数自加1if( FailCount> ((condition->WIDTH_MIN)/ALLOW_FAIL_PER) | i<=0)//当识别失败点大于最小宽度/2是跳出  break;}Xmin=i;     //更新X轴最小坐标值FailCount=0;    //清空错误次数for(i=oldX; i<IMG_X+IMG_W; i++)     //从中心点查到x最右侧{if(!ReadColor(i, oldY))FailCount++;    //不匹配计数自加1if( FailCount> ((condition->WIDTH_MIN)/ALLOW_FAIL_PER) | i>=240)break;}Xmax=i;     //更新X轴最大坐标值FailCount=0;    //清空错误次数for(i=oldY; i>IMG_Y; i--)           //从中心点查到y最上侧{if(!ReadColor(oldX, i)) FailCount++;    //不匹配计数自加1if( FailCount> ((condition->HEIGHT_MIN)/ALLOW_FAIL_PER) | i<=0)break;}Ymin=i;     //更新Y轴最小坐标值FailCount=0;    //清空错误次数for(i=oldY; i<IMG_Y+IMG_H; i++)     //从中心点查到y最下侧{if(!ReadColor(oldX, i))FailCount++;if( FailCount> ((condition->HEIGHT_MIN)/ALLOW_FAIL_PER)| i>=320)break;}Ymax=i;     //更新Y轴最大坐标值FailCount=0;    //清空错误次数//获得腐蚀区域的中点和xy范围result->x = (Xmin + Xmax) / 2;result->y = (Ymin + Ymax) / 2;result->w = (Xmax - Xmin);result->h = (Ymax - Ymin);if( (result->w >= condition->WIDTH_MIN)  && (result->w <= condition->WIDTH_MAX) &&(result->h >= condition->HEIGHT_MIN) && (result->h <= condition->HEIGHT_MAX) ){return 1;   //如果腐蚀后的区域没有超过最大限定区域且没有小于最小限定区域 有效！！ }return 0;
}/*** @brief  用户将识别条件写入Condition指向的结构体中，该函数将返回目标的x，y坐标和长宽* @param  condition ：TARGET_CONDITION结构体，存放希望的颜色数据阈值* @param  result ：RESULT结构体，存放检测结果* @retval 1：检测成功；0：检测失败。*/
int Trace(const TARGET_CONDITION* condition, RESULT* result_final)
{unsigned char i;static unsigned short x0, y0;static unsigned char Flag=0;static SEARCH_AREA area = {IMG_X, IMG_X+IMG_W, IMG_Y, IMG_Y+IMG_H};//搜索区域RESULT result;      //RESULT识别结果if(Flag==0)     //如果首次使用或上一次腐蚀失败{if(SearchCenter(&x0, &y0, condition, &area))    //搜索腐蚀中心并返回给x0，y0，如果成功搜索到，那么flag置1{Flag = 1;}else        //如果还没腐蚀成功，那么把腐蚀区域再次扩大到整个图像范围内进行腐蚀{area.X_Start = IMG_X;area.X_End   = IMG_X+IMG_W;area.Y_Start = IMG_Y;area.Y_End   = IMG_Y+IMG_H;if(SearchCenter(&x0, &y0, condition, &area))    //如果整个范围腐蚀成功，那么flag置1{Flag = 1;return 1;}else{Flag = 0;return 0;               }}      }//找到腐蚀中心 得到中点result.x = x0;      //如果flag!=0，说明上一次有腐蚀中心结果，所以直接使用上一次结果腐蚀即可，而不需要再次遍历图像搜索腐蚀中心result.y = y0;      //上一次的腐蚀中心赋值给这次的oldx，oldyfor(i=0; i<ITERATER_NUM; i++)   //进行腐蚀迭代计算{Corrode(result.x, result.y, condition, &result);}if(Corrode(result.x, result.y, condition, &result))     //从腐蚀中心向外腐蚀成功{//更新腐蚀中心，以便下次使用x0 = result.x;      y0 = result.y;//更新/返回结果值result_final->x = result.x;result_final->y = result.y;result_final->w = result.w;result_final->h = result.h;Flag=1;//缩小下次搜索腐蚀中心图像范围area.X_Start = result.x - ((result.w)>>1);area.X_End   = result.x + ((result.w)>>1);area.Y_Start = result.y - ((result.h)>>1);area.Y_End   = result.y + ((result.h)>>1);return 1;}else    //如果腐蚀失败，那么标志位flag置0，返回失败值0{Flag=0;return 0;}
}

代码有点多，都有写注释哈，就不一一讲解了

3、显示代码

void GUI_DrawPoint(u16 x,u16 y)
{u8 color_value=0x80;color_value>>=y%8;Bmp_Minimize_SDRAM[x][y/8]|=color_value;
}void GUI_DrawLine(u16 x1, u16 y1, u16 x2, u16 y2)
{u16 t; int xerr=0,yerr=0,delta_x,delta_y,distance; int incx,incy,uRow,uCol; delta_x=x2-x1; //计算坐标增量 delta_y=y2-y1; uRow=x1; uCol=y1; if(delta_x>0)incx=1; //设置单步方向 else if(delta_x==0)incx=0;//垂直线 else {incx=-1;delta_x=-delta_x;} if(delta_y>0)incy=1; else if(delta_y==0)incy=0;//水平线 else{incy=-1;delta_y=-delta_y;} if( delta_x>delta_y)distance=delta_x; //选取基本增量坐标轴 else distance=delta_y; for(t=0;t<=distance+1;t++ )//画线输出 {  GUI_DrawPoint(uRow,uCol);//画点 xerr+=delta_x ; yerr+=delta_y ; if(xerr>distance) { xerr-=distance; uRow+=incx; } if(yerr>distance) { yerr-=distance; uCol+=incy; } }  
} void GUI_DrawRectangle(u16 x1, u16 y1, u16 x2, u16 y2)
{GUI_DrawLine(x1,y1,x2,y1);GUI_DrawLine(x1,y1,x1,y2);GUI_DrawLine(x1,y2,x2,y2);GUI_DrawLine(x2,y1,x2,y2);
}

在二值化数据中画矩形

if(Trace(&condition0, &result))
{for(y_size=0;y_size<240;y_size++)     /*检测到物体，清空二值化数据*/{for(x_size=0;x_size<40;x_size++){Bmp_Minimize_SDRAM[y_size][x_size]=0;}}/*画矩形，和中心点*/GUI_DrawRectangle ( result.x-result.w/2, result.y-result.h/2, result.x+result.w/2, result.y+result.h/2);GUI_DrawLine(result.x-10,result.y,result.x+10,result.y);GUI_DrawLine(result.x,result.y-10,result.x,result.y+10);
}

识别物体满足颜色和大小的判断条件，更新二值化数组，用矩形框出物体，并标出中心点