openmv调节灰度

OpenMV可以通过调节LAB阈值来调节图像的灰度。在OpenMV的官方教程中，可以看到调节灰度的代码如下所示：[1]

green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30)
blobs = img.find_blobs([green_threshold])

此外，还可以通过阈值编译器来调整LAB值。在OpenMV的左上方工具栏中选择"机器视觉"，然后选择"阈值编译器"，再选择"帧缓冲区"。这样可以对要判断图像的LAB值进行调整。需要注意的是，使用阈值编译器时，需要提前将目标识别单位放在OpenMV摄像头之前，然后进行相应的操作。[2]

在代码中，可以看到有一个thresholds列表，其中包含了多个阈值。根据threshold_index的值，选择对应位置的阈值进行复制和调整。例如，如果threshold_index为0，表示选择红色进行识别，那么复制的阈值应该放在thresholds的第一个位置（# generic_red_thresholds前）。如果threshold_index为1，表示选择绿色进行识别，那么复制的阈值应该放在thresholds的第二个位置（# generic_green_thresholds前）。threshold_index为2时，同理放在第三个位置。[3]

总结来说，OpenMV可以通过直接更改阈值来调节图像的灰度，也可以使用阈值编译器进行调整。在代码中，根据threshold_index的值选择对应位置的阈值进行复制和调整。

相关问题

openmv调节灰度sensor.gray

引用[1]:在OpenMV中，可以通过sensor.set_auto_gain(False)和sensor.set_auto_whitebal(False)来关闭自动增益和自动白平衡功能。这样可以确保图像的灰度值不会受到自动调节的影响。引用[2]:在OpenMV中，可以使用sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)将图像格式设置为灰度图像。这样可以获取到图像的灰度值。引用[3]:在OpenMV中，可以使用sensor.snapshot()来获取当前图像。然后可以使用img.to_grayscale()将图像转换为灰度图像。这样就可以得到灰度图像的像素值。

openmv与灰度传感器

根据引用[1]和引用[2]的内容，可以得知在一个项目中，团队选择了使用openMV和灰度传感器来实现数字识别和寻迹功能。他们最初计划使用openMV进行数字识别和循迹，但由于openMV的版本限制无法训练神经网络，所以他们采用了模板匹配的方法进行数字识别，并使用灰度传感器进行寻迹。其中一位成员负责openMV模板匹配识别数字的部分，另一位成员负责stm32f4的底层代码和运动控制。他们使用了STM32F411CEU6作为主控，TB6612作为驱动器，以及其他一些硬件组件。灰度传感器是一种模拟传感器，由发光二极管和光敏接收管组成，通过检测不同颜色背景对光的反射程度和光敏接收管接收到的光线来进行颜色深浅的检测。[3]

综上所述，团队使用openMV和灰度传感器来实现数字识别和寻迹功能。