openmv识别红线的色域
时间: 2023-08-03 08:09:21 浏览: 58
根据引用[3]中的信息,可以使用OpenMV的`image.find_blobs()`函数来识别红线的色域。该函数的`thresholds`参数是一个列表,可以包含多个颜色的阈值。你可以设置红线的颜色阈值来进行识别。阈值是由LAB的最大值和最小值组成的元组。通过调整阈值的范围,你可以控制识别的颜色范围。另外,你还可以使用其他参数来调整识别的精度和过滤条件,如`area_threshold`和`pixels_threshold`等。
相关问题
写一个基于openmv的红线识别程序
非常感谢您的提问。以下是一个基于 OpenMV 的红线识别程序的示例代码:
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 设置红色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
# 开始循环
while(True):
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 寻找红线
line = img.find_line(threshold = 1000, theta_margin = 25, rho_margin = 25, roi = (0, 100, 320, 80), merge = 10)
# 如果找到了红线
if (line):
# 在图像上绘制红线
img.draw_line(line.line(), color = (255, 0, 0))
print("Red line detected!")
```
希望这个示例代码能够帮助您。如果您有任何其他问题,请随时问我。
openmv巡红线代码
以下是一个示例的OpenMV巡线代码:
```python
import sensor, image, time
# 设置红色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_auto_whitebal(False)
# 初始化左右电机引脚
left_motor_pin = "P0"
right_motor_pin = "P1"
# 初始化电机PWM
left_motor = pyb.PWM(pyb.Pin(left_motor_pin))
right_motor = pyb.PWM(pyb.Pin(right_motor_pin))
# 设置初始速度
left_motor_speed = 30
right_motor_speed = 30
while True:
img = sensor.snapshot()
# 查找红色线条
line = img.find_line(threshold=red_threshold)
# 如果找到线条
if line:
img.draw_line(line.line(), color=(255, 0, 0))
# 计算线条的偏移角度
angle = line.theta() - 90
# 根据角度调整电机速度
left_motor_speed = 30 + angle // 2
right_motor_speed = 30 - angle // 2
# 设置电机速度
left_motor.pulse_width_percent(left_motor_speed)
right_motor.pulse_width_percent(right_motor_speed)
else:
# 如果没有找到线条,停止电机
left_motor.pulse_width_percent(0)
right_motor.pulse_width_percent(0)
```
这段代码使用OpenMV摄像头进行红线巡线。它首先设置了红色阈值,然后初始化摄像头和电机引脚。然后在一个循环中,它捕获图像并查找红色线条。如果找到线条,它计算线条的偏移角度,并根据角度调整电机速度。最后,如果没有找到线条,它停止电机运动。请根据实际情况调整代码中的阈值和电机引脚。