openmv的line.theta()

在OpenMV中，line.theta()是用于获取检测到的直线的角度（theta）值的方法。角度值表示直线相对于图像坐标系的方向。

通过调用line.theta()方法可以获取直线的角度值。例如：

line = img.find_lines()  # 检测直线
if line:
    theta = line[0].theta()  # 获取第一条检测到的直线的角度值
    print("Theta:", theta)

上述代码中，首先使用img.find_lines()函数检测图像中的直线，然后通过line[0].theta()获取第一条检测到的直线的角度值，并打印输出。

需要注意的是，line.theta()方法只能在已经检测到直线的情况下调用，因此需要在调用之前先确保是否检测到了直线。

相关问题

THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10)) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass

这段代码是用于OpenMV小车的视觉导航功能，通过摄像头获取图像，然后处理出图像中的直线，根据直线的位置和角度计算出导航误差，使用PID算法控制小车的运动，使其朝着直线行驶。具体实现过程如下：

1. 导入所需的模块和库，包括OpenMV的sensor、image、time库，pyb库，PID算法库和math库。

2. 设置阈值，用于图像二值化处理，获取黑白图像。

3. 初始化OpenMV摄像头，设置摄像头的参数，如镜像、翻转、像素格式、帧大小等，跳过前几帧，等待摄像头稳定。

4. 进入主循环，获取当前时间，拍摄一帧图像，并进行二值化处理，得到黑白图像。

5. 在二值图像中查找直线，使用get_regression()函数获取直线的位置和角度。

6. 如果有直线，计算出导航误差，分别为rho_err和theta_err，使用abs()函数取绝对值。

7. 如果直线的角度大于90度，则theta_err减去180度。

8. 在原始图像上绘制直线，使用draw_line()函数绘制。

9. 如果直线的长度大于8个像素，则分别使用rho_pid和theta_pid两个PID算法计算出rho_output和theta_output。

10. 将rho_output和theta_output相加，得到output。如果output小于0，则将其取绝对值加上100。

11. 将output转换为字符串，使用uart.write()函数将其发送给串口。

12. 打印输出output。

13. 循环结束，等待下一次循环。

Openmv查找直线

Openmv可以使用find_lines函数来查找直线。该函数使用霍夫变换返回所有直线对象。可以通过限制寻找直线的角度来找到图像中所有的横线和竖线。可以使用min_degree和max_degree参数来限制直线的角度范围。例如，可以设置min_degree为80，max_degree为100来找到图像中的横线和竖线。可以使用img.draw_line函数将找到的直线绘制在图像上。可以使用img.find_lines函数来找到所有的横线和竖线，并将其存储在heng和shu列表中。[1]

另外，Openmv还提供了其他函数来处理图像，如find_blobs函数用于查找色块，find_line_segments函数用于查找线段，find_circles函数用于查找圆形，find_rects函数用于查找矩形等。可以使用这些函数来进一步处理图像中的其他特征。[2]

以下是一个示例代码，演示了如何使用Openmv进行图像二值化和直线拟合显示：

import sensor
import image
import time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA)
sensor.skip_frames(time=3000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

clock = time.clock()
THRESHOLD = (0, 110) # 二值化阈值(灰度)

while True:
img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) # 二值化

line = img.get_regression([(255, 255)], robust=True) # (255,255):追踪的颜色范围 robust=True:使用Theil-Sen线性回归算法

if line: # 如果存在符合要求的直线
rho_err = abs(line.rho()) - img.width() / 2 # rho_err:负值直线在左侧正值在右侧，若为水平线的中垂线则为0
# line.rho():通过霍夫变换拟合出直线相对于原点的距离(像素数)(即r=xcosθ+ysinθ中的r)
# img.width():以像素计图像的宽度

if line.theta() > 90: # line.theta():0-90 Y 半轴和直线的夹角，90-180 Y-半轴和直线的夹角
theta_err = line.theta() - 180
else:
theta_err = line.theta() # 处理后:绝对值为直线同Y轴的夹角，右正左负

img.draw_line(line.line(), color=127)
print(rho_err, line.rho(), line.magnitude(), line.theta(), theta_err)
# line.magnitude():霍夫变换后所得直线的模

这段代码使用sensor模块来初始化摄像头，设置图像格式和大小，并跳过前几帧以使摄像头稳定。然后设置图像的自动增益和自动白平衡。接下来，使用while循环来不断获取图像并进行处理。首先将图像进行二值化处理，然后使用get_regression函数拟合直线。如果存在符合要求的直线，计算直线的偏差和角度，并将直线绘制在图像上。最后打印出直线的偏差、距离、模和角度等信息。[3]