openmv识别多边形

### 使用OpenMV实现多边形识别

#### 多边形识别的基本原理
为了有效识别图像中的多边形，通常采用形态学处理和轮廓提取相结合的方式。对于特定形状如三角形的识别，可以先通过颜色过滤获取感兴趣区域(ROI)，再应用边缘检测算法来寻找物体边界[^3]。

#### 实现步骤概述
- **色彩空间转换**：将RGB彩色图片转化为HSV或其他适合的颜色模型以便更方便地区分目标对象与背景。
- **阈值分割**：设定合适的上下限范围对指定颜色做二值化处理，从而突出显示潜在的目标图形。
- **形态学操作**：运用开闭运算消除噪声干扰并平滑轮廓线条。
- **轮廓查找与筛选**：调用`find_contours()`方法得到所有封闭曲线；依据面积大小、周长长短以及近似多边形顶点数目的特征挑选符合条件者作为候选结果。
- **几何属性验证**：进一步分析所选轮廓内部结构特性（比如角点数量），最终确认其是否属于预期类别——即具有三个内角总和接近180度且各边上任意两点间距离满足一定比例关系的闭合路径可被判定为三角形。

#### Python代码实例
下面给出一段简单的Python脚本用于演示上述过程：

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

clock = time.clock()

def find_triangle(img):
    # 设置红色滤波参数
    red_threshold = (30, 70, 20, 60, -20, 40)

    blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True)

    for b in blobs:
        corners = img.find_corners(b.rect(), threshold=10000)[0]

        if len(corners) == 3 and abs(sum([angle_between_points(*corners[i%3], *corners[(i+1)%3]) for i in range(len(corners))])-180)<1e-6 :
            return True,corners
    
    return False,None


while(True):
    clock.tick()
    
    img = sensor.snapshot().copy_to_fb() 

    success,result=find_triangle(img)

    if not success: continue;

    c=result[0];d=result[1];
    e=result[2];

    draw_line((c,d,e), color=(255,0,0))
    print("Triangle detected!")

print(clock.fps())

该程序会持续捕捉摄像头前的画面，并尝试从中定位任何呈现红色调性的三角状实体。一旦成功匹配，则会在屏幕上绘制相应的连线示意，并输出提示信息。