openmv边缘检测

OpenMV边缘检测是基于OpenMV-H7开发板和OV7725卷帘快门摄像头进行的机器视觉应用开发。特征检测是机器视觉的基础，包括边缘检测、形状识别和特征点识别等。在进行特征检测之前，需要了解如何在获取的图像上进行标记。[1]

在OpenMV中，可以使用Canny边缘检测器进行边缘检测。以下是一个示例代码：

import sensor, image, lcd

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_gainceiling(8)

# LCD初始化
lcd.init()

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄并返回图像

    # 使用Canny边缘检测器
    img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))

    lcd.display(img)  # LCD显示图像

以上代码使用OpenMV的API进行摄像头初始化和图像处理，然后使用Canny边缘检测器进行边缘检测，并在LCD上显示图像。[2]

另外，如果你想在OpenMV之外的环境中进行边缘检测，可以使用OpenCV库。以下是一个使用OpenCV进行边缘检测的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('cat.png', 0)
canny = cv.Canny(img, 0, 100)

plt.imshow(canny, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()

以上代码使用OpenCV库加载图像并进行边缘检测，然后使用Matplotlib库显示结果。[3]