openmv设置颜色增益
时间: 2023-08-06 09:03:45 浏览: 70
您可以通过设置OpenMV相机的白平衡参数来调整颜色增益。在OpenMV IDE中,您可以使用以下代码来设置颜色增益:
```python
import sensor
# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000) # 允许相机自动调整白平衡
# 手动调整颜色增益
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡
sensor.set_gainceiling(16) # 设置增益上限(0-16之间的值)
sensor.set_rgb_gain([1.5, 1.3, 1.0]) # 设置RGB增益(R、G、B通道的增益值)
# 运行其他代码
# ...
```
在上面的代码中,我们首先初始化相机并跳过一些帧以允许相机自动调整白平衡。然后,我们关闭自动增益和自动白平衡,并设置增益上限和RGB增益值。您可以根据需要调整RGB增益值来改变颜色增益。请注意,RGB增益值应在0到8之间。
希望这可以帮助到您!如有其他问题,请随时提问。
相关问题
OPENMV自动增益是什么意思
OPENMV的自动增益是指传感器自动调整图像的增益,以便在不同的光照条件下获得更好的图像质量。当开启自动增益时,传感器会自动调整图像的亮度,以便在不同的光照条件下获得更好的图像质量。在使用颜色追踪时,需要关闭自动增益,以便获得更准确的颜色值。
以下是一个开启自动增益的例子:
```python
import sensor
# 开启自动增益
sensor.set_auto_gain(True)
```
以下是一个关闭自动增益的例子:
```python
import sensor
# 关闭自动增益
sensor.set_auto_gain(False)
```
openmv颜色识别代码
以下是一个OpenMV的颜色识别代码的示例:
```python
import sensor
import image
import time
sensor.reset() # 重置感光元件,重置摄像机
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置颜色格式为RGB565,彩色,每个像素16bit。
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 图像大小为QVGA
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过n张照片,在更改设置后,跳过一些帧,等待感光元件变稳定。
sensor.set_auto_gain(False) # 颜色识别必须关闭自动增益,会影响颜色识别效果
sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色识别必须关闭白平衡,会影响颜色识别效果,导致颜色的阈值发生改变
clock = time.clock()
# 颜色跟踪阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值通常跟踪红色/绿色/蓝色的东西。您可能希望调整它们……
thresholds = \[(30, 100, 15, 127, 15, 127), # 通用的红色阈值
(30, 100, -64, -8, -32, 32), # 通用的绿色阈值
(0, 30, 0, 64, -128, 0)\] # 通用的蓝色阈值
while(True):
clock.tick() # 计时开始
img = sensor.snapshot() # 获取图像
for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True): # 识别颜色块
img.draw_rectangle(blob.rect()) # 在图像上绘制矩形框
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # 在图像上绘制十字标记
print("颜色块中心坐标:", blob.cx(), blob.cy()) # 打印颜色块的中心坐标
print("FPS:", clock.fps()) # 打印帧率
```
这段代码使用OpenMV的库函数进行颜色识别。首先,我们设置了摄像机的参数,包括颜色格式、图像大小等。然后,我们关闭了自动增益和白平衡,以确保颜色识别的准确性。接下来,我们定义了颜色的阈值范围,可以根据需要进行调整。在主循环中,我们获取图像,并使用`find_blobs`函数识别颜色块。然后,我们在图像上绘制矩形框和十字标记来标记识别到的颜色块,并打印出颜色块的中心坐标。最后,我们打印帧率以监控程序的运行速度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenMV的单颜色识别讲解](https://blog.csdn.net/qq_63922192/article/details/127149866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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