openmv识别矩形拍摄矩形区域代码

以下是 OpenMV 识别矩形拍摄矩形区域的代码：

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)

clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for r in img.find_rects(threshold = 10000):
        img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0))
        img.draw_string(r.x(), r.y(), "Rect", color = (0, 255, 0))
        roi = (r.x(), r.y(), r.w(), r.h())
        img.save("roi.jpg", roi=roi)
    print(clock.fps())

这段代码可以让 OpenMV 摄像头识别矩形，并拍摄矩形区域的图像。

相关问题

openmv识别矩形区域矫正

OpenMV可以通过以下步骤来识别矩形区域并进行矫正：

1. 导入所需的库和模块，包括矩形检测模块和图像处理模块。

2. 读取图像并进行掩膜处理，以减少图像中不必要的元素，从而减少矩形检测的误差。

3. 使用矩形检测模块在图像中识别矩形区域并获取其边界坐标。

4. 使用图像处理模块对矩形进行透视变换，将其矫正为正方形或矩形。

5. 如果需要，可以使用矩形的宽度和高度信息进行矩形的纠偏和校准，以便更加精准地定位并识别矩形区域中的内容。

OpenMV是一个强大的图像处理平台，可以轻松实现矩形区域识别和校准。使用OpenMV进行矩形区域矫正可以大大提高图像识别的精度和效率，是许多计算机视觉应用中不可或缺的一部分。

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。