openmv边界检测

OpenMV IDE提供了一些函数和工具来进行边界检测。其中，可以使用find_blobs函数来检测图像中的色块，并返回色块的边界框信息。这个函数可以通过设置颜色阈值来选择要检测的颜色范围。在OpenMV IDE中，可以使用颜色阈值选择工具来帮助确定颜色阈值。通过调整阈值，可以实现对不同颜色的边界检测。此外，OpenMV IDE还提供了其他相关函数和工具，可以帮助进行边界检测的开发和调试。例如，可以使用OpenMV Cam板载的RGB灯来指示脚本上传的状态，以及使用IDE中的文件和项目创建功能来管理和组织边界检测项目。

相关问题

openmv 边界扫描

在OpenMV中，边界扫描是一种图像处理技术，用于检测和识别不同类型的条码。OpenMV支持多种条码类型的边界扫描，包括EAN2、EAN5、EAN8、UPCE、ISBN10、UPCA、EAN13、ISBN13、I25、DATABAR (RSS-14)、DATABAR_EXP (RSS-Expanded)、CODABAR、CODE39、PDF417、CODE93和CODE128。[1]

对于PDF417二维条码，它是一种堆叠式二维条码，由17个模块构成，每个模块由4个条和4个空组成。PDF417条码是一种广泛应用的二维条码。[2]

另外，OpenMV还支持Data Matrix码的边界扫描。Data Matrix码的数据区域周围有L形框和点线，读取器通过捕获这些图案来确定代码的位置。Data Matrix码可以从任何方向读取，并且当模块数目超过24×24时，代码将分成区块以防止失真。[3]

因此，通过OpenMV的边界扫描功能，你可以识别和解码多种类型的条码，包括一维条码和二维条码。

openmv边缘检测寻找圆

### 使用 OpenMV 实现边缘检测寻找圆形物体

#### 准备工作
为了实现这一目标，首先需要确保摄像头已正确配置并能够正常运行。这一步骤已经在之前的学习中有所涉及[^2]。

#### 边缘检测原理
边缘检测即轮廓检测，通过特定算法可以实现实时轮廓提取。对于圆形物体而言，其边界具有独特的几何特征——曲率一致的闭合曲线。因此，在执行边缘检测之后，可以通过分析这些特性来定位圆形对象[^1]。

#### 编写代码
下面是一个简单的 Python 脚本示例，用于展示如何使用 OpenMV 来查找图像中的圆形：

import sensor, image, time

# 初始化传感器参数设置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置灰度模式有助于提高处理速度
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot().binary([(0, 70)]) # 对二值化后的图片进行阈值分割
    
    circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10,
                               r_min=2, r_max=100, r_step=2)

    if circles:
        for c in circles:
            img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r())
            
    print(clock.fps())

此脚本会持续捕捉视频流，并尝试从中找出所有的圆圈。一旦发现符合条件的目标，则会在原图中标记出来。

#### 数据传输与应用扩展
如果希望进一步开发应用程序，比如让设备根据检测到的结果做出反应，那么可以考虑采用 UART 接口来进行数据交换。例如，当识别到某个方向存在圆形障碍物时，向外部控制器发送信号以调整行动路径[^3]。