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阈值调控

OpenMV是一款基于微控制器的开源机器视觉库，主要用于物联网设备上进行简单图像处理。阈值调控在OpenMV中是一个关键步骤，用于将图像转换成二进制图像，以便于后续的边缘检测、形状识别等操作。阈值控制通常涉及到设置一个特定的灰度值作为分界线，如果像素值超过这个阈值，则认为是白色（前景），否则是黑色（背景）。OpenMV提供了一些函数，如`image_threshold()`，允许用户调整这个阈值，常见的参数有`THRESH_BINARY`, `THRESH_BINARY_INV`, `THRESH_TRUNC`, `THRESH_TOZERO`, 和 `THRESH_TOZERO_INV`。

调节阈值的过程可以分为几步：
1. 加载图像（`cv2.imread()` 或 `sensor.capture()`）
2. 应用阈值（`image.threshold(val, min_val, max_val, threshold_type)`）
- `val` 是原点（0通常是默认），`min_val` 是低于此值的像素变为黑色，`max_val` 是高于此值的像素变为白色。
- `threshold_type` 指定阈值计算方式，比如`THRESH_BINARY`为黑白分明。