openmv中snapshot.binary

在OpenMV中，`snapshot()`函数的默认返回类型是一个`Image`对象，它包含了图像的像素数据和其他相关信息。如果你想要获取图像的二进制数据，可以使用`snapshot().binary()`方法。

以下是一个示例代码：

import sensor

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 捕获快照并获取二进制数据
img = sensor.snapshot()
img_binary = img.binary()

# 打印二进制数据的长度
print(len(img_binary))

在这个例子中，我们首先初始化了摄像头并设置了一些参数。然后，我们使用`sensor.snapshot()`来捕获当前图像，并将其赋值给变量`img`。接下来，我们使用`binary()`方法将图像转换为二进制数据，并将其赋值给变量`img_binary`。最后，我们打印了二进制数据的长度。

请注意，`snapshot().binary()`返回的是一个字节数组（bytes）对象，你可以根据需要进行进一步处理或保存。

相关问题

openmv中的binary（0

在OpenMV中，`binary()`函数用于将图像二值化。它将灰度图像转换为只有两个值的图像，其中一个值表示前景（通常为白色），另一个值表示背景（通常为黑色）。

函数调用格式如下：

image.binary(threshold)

其中，`image`是OpenMV中的图像对象，`threshold`是一个介于0到255之间的整数，表示用于将图像分割为前景和背景的阈值。阈值越低，图像中被视为前景的像素就越多；阈值越高，则被视为前景的像素就越少。

例如，下面的代码将一个灰度图像二值化，并将阈值设置为128：

import sensor, image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

while True:
    img = sensor.snapshot()
    img.binary(128)

此代码将在OpenMV的LCD屏幕上显示一个二值化的图像。

openmv中如何识别黑色

OpenMV是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发板，可以通过它内置的图像处理模块进行色彩识别。如果要识别黑色，可以采用HSV色彩空间。

在HSV色彩空间中，黑色的H（色相）值为0，S（饱和度）值为0，V（亮度）值在0-30之间。因此，可以通过设置HSV阈值来识别黑色。

以下是一个简单的例子，演示如何在OpenMV中识别黑色：

import sensor, image

sensor.reset()                      # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置分辨率为QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time = 2000)     # 等待摄像头稳定

while True:
    img = sensor.snapshot()         # 获取图像
    img.binary([(0, 0, 0), (30, 30, 30)])   # 将黑色二值化
    blobs = img.find_blobs()        # 查找颜色块

    if blobs:
        for b in blobs:
            img.draw_rectangle(b.rect())     # 绘制矩形

在上述代码中，我们首先初始化摄像头，然后进入一个循环，在每次循环中获取图像，并将其二值化，然后查找颜色块，如果存在颜色块，则绘制一个矩形。

在二值化中，我们设置了一个阈值范围，即将颜色RGB值在(0,0,0)到(30,30,30)之间的像素视为黑色。如果要调整阈值，请尝试不同的数值来找到最佳的阈值。

这只是一个简单的例子，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。