Openmv阈值自适应程序
时间: 2023-09-08 15:14:52 浏览: 59
OpenMV可以使用自适应阈值方法来将图像转换为二值图像。下面是一个使用自适应阈值的示例程序:
```python
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
# 自适应阈值处理
img.binary([threshold], invert=False, zero=True)
print(clock.fps())
```
在此示例程序中,我们使用 `sensor.snapshot()` 获取一张图像。然后,我们使用 `img.binary()` 方法将图像转换为二值图像。`threshold` 参数是阈值,可以根据图像内容进行调整。
在 `img.binary()` 方法中,`invert=False` 表示将图像转换为黑色背景,白色前景;`zero=True` 表示将低于阈值的像素值设为0,高于阈值的像素值设为255。
注意,自适应阈值处理需要进行较大的计算量,因此可能会影响帧率。
相关问题
openmv平均自适应阈值滤波
OpenMV是一款基于MicroPython的嵌入式计算机视觉开发板,它可以用于图像处理和计算机视觉应用。它提供了一套丰富的图像处理功能,包括自适应阈值滤波。
自适应阈值滤波是一种根据图像局部区域的灰度特性来确定阈值的方法,它可以在不同区域应用不同的阈值,从而更好地处理图像中的局部变化。OpenMV提供了名为`image.adaptive_threshold()`的函数来实现自适应阈值滤波。
该函数有几个参数:
- `block_size`:用于计算局部阈值的像素块的大小。
- `offset`:用于调整局部阈值的偏移量。
- `invert`:是否反转二值化结果。
使用OpenMV进行自适应阈值滤波的示例代码如下:
```python
import sensor
import image
# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 捕获图像
img = sensor.snapshot()
# 自适应阈值滤波
img.adaptive_threshold(64, offset=10, invert=False)
# 显示处理后的图像
img.show()
```
在这个示例中,首先初始化相机并设置图像参数。然后,通过`sensor.snapshot()`函数捕获图像。接下来,使用`img.adaptive_threshold()`函数对图像进行自适应阈值滤波,其中`block_size`设置为64,`offset`为10,`invert`为False。最后,使用`img.show()`函数显示处理后的图像。
这只是一个简单的示例,你可以根据具体的需求调整参数和代码逻辑。希望可以帮到你!
openmv颜色阈值自适应
OpenMV的颜色阈值自适应是一种解决在实际应用中受环境光影响较大的问题的方法。通过这种方法,可以根据实际情况动态调整颜色阈值,以适应不同的场景和颜色变化。这种自适应阈值的取阈值方式可以通过将想要追踪的颜色或混合颜色目标对准摄像头中间绘出小框,再通过按键等对P1口施加高电平,摄像头即可自动追踪目标颜色。这样就无需手动调节阈值,适合比赛准备或者抗光干扰实验研究。[2]
在具体实现中,可以通过获取颜色的众数来确定初始阈值,并将其分别减去10来得到6个阈值。这样就可以得到目标区域的颜色阈值。如果效果不佳,可以尝试更改最大最小值的范围,或者使用平均数来提升效果。[3]
需要注意的是,这种自适应阈值的方法并不完美,可能还需要进行修改和改进,例如增加flash掉电存储功能和调整选框大小,以适应更多的情况。但它是一种解决在实际应用中受环境光影响的问题的有效方案。[1]