2021电赛openmv激光打点

2021年电赛中，我们使用OpenMV平台进行了激光打点的实验。
OpenMV是一款功能丰富的视觉处理开发板，它结合了图像传感器、处理器和软件库，可以实现各种图像处理和计算机视觉任务。

在激光打点实验中，我们首先将OpenMV板与激光发射器相连接。然后，我们编写了一段程序，对激光发射器进行控制，以在指定位置打点。程序中使用了OpenMV的图像处理功能，可以识别目标物体的特征点，并根据特征点的位置信息来确定打点的位置。

在实验过程中，我们使用了激光传感器来检测激光的位置。当激光照射到目标物体上时，激光传感器可以检测到激光的位置信息，并将其传输给OpenMV板。通过分析传感器数据，OpenMV可以确定激光的坐标，然后将其转化为控制激光发射器打点的指令。

通过这种激光打点的方式，我们可以实现高精度的打点操作。同时，OpenMV的快速处理能力和强大的图像处理功能也使得我们能够在复杂的环境中进行打点操作，并处理各种复杂的图像特征。

总结来说，2021年电赛中使用了OpenMV平台进行激光打点实验。我们通过编写程序和使用激光传感器，实现了准确的打点操作，并利用OpenMV的图像处理功能处理了复杂的图像特征。这一实验不仅展示了OpenMV的强大功能，还为我们未来的科研工作和实际应用提供了有力的支持。

相关问题

如何使用openmv沿色块边打点

OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉库，主要用于物联网项目中的简单机器视觉应用。如果你想用OpenMV沿着色块边缘打点，可以按照以下步骤操作：

1. **安装OpenMV库**：确保你的OpenMV Cam模块已经安装了OpenMV IDE或相应的固件，并且有必要的库支持。

2. **设置颜色检测模式**：使用OpenMV提供的`color_find()`函数或`filter2()`函数配置一个色彩阈值来识别特定的颜色。比如你可以选择HSV（Hue, Saturation, Value）颜色空间来进行颜色筛选。

import sensor, image, time

sensor.reset() # 初始化传感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小
sensor.skip_frames(time = 2000) # 稳定图像
threshold = (30, 100, 80, 255, 255, 255) # 色彩阈值范围

3. **边缘检测**：在找到颜色区域后，通常需要进行边缘检测，如使用`edge()`函数或者`find_edges()`函数，这会找出色块的轮廓。

edges = image.edges(image.colorthresh(image, threshold, threshold, threshold, threshold, threshold))

4. **追踪边界并打点**：遍历边缘像素，计算每个像素点相对于前一帧的变化，如果变化显著就认为是边缘点。可以用`draw_circle()`或类似函数在这些点上打上标记。

for y in range(edges.height()):
    for x in range(edges.width()):
        if edges.get_pixel(x, y):
            # 打点位置和处理
            draw_point((x, y))

记得在实际操作时调整阈值和算法细节以适应你的具体需求。这是基本的流程，根据OpenMV的功能和你的应用场景可能会有所增删。

2023电赛无人机题

回答:根据引用[1]和引用[2]的描述，2023电赛无人机题中的无人机会通过底部视觉OPENMV识别底部颜色情况，并在农作物正下方时设置激光笔闪烁打点。无人机会按照预设的航点任务依次飞行，并根据OPENMV识别情况决定是否使用激光笔打点。此外，根据引用[3]的描述，当首次闪烁激光笔时，飞机会向后回退到14号作业区域，这是为了实现自动退回到初始位置的控制效果。