openmv二维码畸形矫正

在OpenMV中，可以使用以下代码来进行二维码畸形矫正：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False)

while True:
 img = sensor.snapshot()
 img.lens_corr(1.8)

 for code in img.find_qrcodes():
 img.draw_rectangle(code.rect(), color=(255,0,0))
 img.draw_string(code.x(), code.y(), code.payload(), color=(0,255,0))

 img.show()

在上述代码中，我们首先进行相机的初始化和设置。然后，在一个无限循环中，我们获取图像快照，并对图像进行镜头校正。接下来，我们使用`find_qrcodes()`函数遍历图像以寻找QR二维码。对于每个找到的二维码，我们可以使用`code.payload()`提取其中的信息，并使用`draw_rectangle()`和`draw_string()`函数在图像上绘制二维码的矩形框和信息。最后，我们使用`show()`函数显示处理后的图像。

以上就是使用OpenMV进行二维码畸形矫正的代码示例。

相关问题

ros openmv 二维码识别

你好！关于ROS和OpenMV的二维码识别，你可以使用OpenMV相机模块结合ROS来实现。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要在OpenMV上安装适当的库来支持二维码识别。你可以使用OpenMV IDE中的Package Manager来安装QRCode库。

2. 接下来，你需要编写一个Python脚本，使用OpenMV相机模块来捕获图像并进行二维码识别。你可以使用OpenMV库提供的qr_code对象来实现这一点。在脚本中，你可以将二维码的内容发送到ROS节点。

3. 在ROS中，你可以创建一个节点来接收来自OpenMV相机模块的二维码内容，并进行进一步的处理。你可以使用ROS的Python库来实现这一点。

这只是一个简单的示例，你可以根据你的需求进行进一步的定制和扩展。希望对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

openmv二维码识别

OpenMV相机可以使用QRCode库来识别二维码。以下是一个基本的示例代码：

import sensor, image, time
from pyb import LED

# 初始化相机和LED灯
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
led = LED(1)

# 加载QRCode库
qrcodes = image.QRCodes()

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    # 查找二维码
    qrcodes.find(img)
    
    # 如果找到了二维码，LED灯亮
    if qrcodes:
        led.on()
    else:
        led.off()

在此示例代码中，首先使用`sensor.reset()`初始化相机，然后设置像素格式和帧大小。接着，跳过前两秒的帧以让相机适应环境。随后，使用`image.QRCodes()`加载QRCode库。

在主循环中，使用`sensor.snapshot()`捕获当前帧，并使用`qrcodes.find(img)`查找二维码。如果找到了二维码，LED灯将亮，否则LED灯将灭。