openmv 识别矩形并裁边

OpenMV可以使用图像处理算法来识别矩形并进行裁剪。以下是一个基本的例子代码：

import sensor, image, time

# 设置相机分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 设置颜色追踪时的参数
thresholds = (0, 100, -80, -30, -70, -10)
roi = (0, 0, 320, 80)

# 开始捕捉图像
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 创建图像对象
img = sensor.snapshot()

# 找到目标颜色的矩形区域
r = img.find_rects(thresholds, roi=roi)[0]

# 裁剪矩形区域
img = img.crop(r.x(), r.y(), r.w(), r.h())

# 显示图像
img.show()

这个例子首先设置相机的分辨率和颜色跟踪参数，然后通过`find_rects`函数找到目标矩形区域，最后使用`crop`函数裁剪矩形区域。你可以根据你的需求调整参数。

需要注意的是，这个例子假设只有一个矩形区域，如果有多个，你需要在`find_rects`函数的返回值中选择一个合适的区域进行裁剪。

相关问题

openmv识别矩形参数

OpenMV是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。它可以用于图像处理和机器视觉应用。如果你想要使用OpenMV识别矩形，可以通过以下步骤设置参数：

1. 设置图像传感器：
使用OpenMV时，首先需要设置图像传感器的属性，例如分辨率、帧率、曝光等。这些属性可以根据具体的需求进行调整。

2. 图像预处理：
在识别矩形之前，通常需要对图像进行预处理。这包括图像增强、滤波、二值化等操作，以提高矩形的检测效果。

3. 矩形检测：
OpenMV提供了Haar级联分类器和机器学习算法等方法来检测矩形。你可以选择合适的方法，并根据具体情况设置相关参数，例如矩形的最小尺寸、最大尺寸、检测阈值等。

4. 矩形识别：
一旦矩形被检测到，你可以通过OpenMV提供的API获取矩形的位置、角度、宽度、高度等信息。

请注意，具体的参数设置和识别效果会根据实际应用场景和要求而有所不同。你可以根据需要进行调整和优化。

openmv识别矩形

OpenMV可以使用它的图像处理功能来识别矩形。以下是一些基本的步骤：

1. 捕获图像：使用OpenMV相机捕获图像。

2. 图像处理：使用OpenMV的图像处理功能来查找矩形。可以使用find_rects()函数来查找矩形。

3. 绘制矩形：在图像上绘制矩形。可以使用draw_rect()函数来绘制矩形。

下面是一个示例代码，可以识别并绘制图像中的矩形：

import sensor, image, time

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 配置阈值
thresholds = [(30, 100, -128, 127, -128, 127)]
# 设置ROI区域
roi = (0, 0, 320, 240)

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    # 寻找矩形
    rects = img.find_rects(thresholds, roi=roi)
    # 绘制矩形
    for r in rects:
        img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
    # 显示图像
    img.draw_string(0, 0, "Found %d Rect(s)" % len(rects), color=(255,0,0))
    img.show()

在这个示例中，我们首先初始化相机，然后配置阈值和ROI区域。在循环中，我们捕获图像，使用find_rects()函数查找矩形，并使用draw_rectangle()函数在图像上绘制矩形。最后，我们将显示图像并打印找到的矩形数。