openmv逆透视的代码示例

OpenMV是一款开源的基于微控制器的计算机视觉开发板和框架，主要用于物联网(IoT)设备上的实时机器视觉应用。对于逆透视（也称为透视校正或图像矫正）的代码示例，OpenMV库提供了一些内置函数来处理这种情况。

以下是一个简单的OpenMV Python代码示例，使用OpenMV库的`undistort()`函数进行逆透视校正：

import sensor, image, time

# 初始化相机
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or any other supported format).
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA.

# 读取相机的内参矩阵（通常会在相机配置文件中找到）
camera_matrix = [
    [fx, 0, cx],
    [0, fy, cy],
    [0, 0, 1]
]
dist_coeffs = [k1, k2, p1, p2, k3]  # 假设你已经获取了这些参数

# 创建图像对象，并进行逆透视校正
img = image.Image(size=sensor.get_size(), color=(sensor.RGB565))
img = img.undistort(camera_matrix, dist_coeffs)

while (True):
    # 获取新帧
    img = sensor.snapshot()
    
    # 如果你想要实时显示校正后的图像，可以这样做
    img.draw_rectangle((0, 0), (sensor.width(), sensor.height()), color=(255, 0, 0))  # 绘制一个矩形
    img.show()

    # 你可以在这里添加你的图像处理逻辑
    # ...

    # 暂停一段时间，以避免过度刷新
    time.sleep(1)

在这个例子中，你需要替换`camera_matrix`和`dist_coeffs`为你的实际相机参数。`fx`, `fy`, `cx`, `cy`, `k1`, `k2`, `p1`, `p2`, 和 `k3`分别代表相机的焦距、主点坐标以及径向和切向畸变系数。

如果你对OpenMV的逆透视或其他计算机视觉功能有任何疑问，或者想了解如何使用这些函数，请告诉我，我会提供更多帮助。