openmv中blob函数
时间: 2024-04-22 17:16:02 浏览: 45
在OpenMV中,blob函数是用于执行颜色识别和形状识别的函数之一。通过使用blob函数,可以对图像中的色块进行检测和分析。该函数的参数包括阈值、色彩空间和merge参数等。阈值参数用于指定颜色的范围,可以是单个颜色范围或多个颜色范围的列表。色彩空间参数用于指定颜色识别的色彩空间,例如RGB、HSV等。merge参数用于控制是否将重叠的色块合并为一个。当merge参数设置为True时,所有重叠的色块将被合并为一个,并返回合并后的色块数量;当merge参数设置为False时,返回的色块数量始终为1。
相关问题
openmv的blob.elongatio
引用\[1\]:blob.count()函数用于计算合并后的blob数量。如果merge=True,表示多个blob被合并成一个,返回的就是合并后的数量。如果merge=False,表示不进行合并,返回值总是1。可以通过blob\[9\]来获取合并后的blob。\[1\]
引用\[2\]:在openmv中,可以使用find_max函数来找到最大色块的方形区域。该函数会对传入的blobs进行判断,找到面积最大的色块,并返回该色块的信息。\[2\]
引用\[3\]:在openmv中,可以使用find_blobs函数来找到图像中的色块。该函数接受一个颜色阈值列表作为参数,可以同时检测多个颜色。pixels_threshold参数用于设置像素阈值,area_threshold参数用于设置面积阈值,merge参数用于设置是否合并色块。\[3\]
根据提供的引用内容,openmv的blob.elongation属性可以用于获取blob的长宽比。但是在提供的引用内容中没有直接提到blob.elongation属性的具体用法和返回值。如果需要更详细的信息,建议查阅openmv的官方文档或相关资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [openmv图像识别](https://blog.csdn.net/he_Microsoft/article/details/127517003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
openmv中的blob.corners()
在OpenMV中,`blob.corners()`是用于检测Blob(图像中一块连通区域)的角点数量的函数。它可以用于形状检测,例如三角形和五角星都具有固定的角点数量。
该函数的语法为:
```
corners = blob.corners()
```
其中,`blob`是一个Blob对象,`corners`是一个整数,表示Blob的角点数量。
在使用`blob.corners()`函数时,需要注意以下几点:
1. 对于形状较为简单的Blob,`blob.corners()`函数的检测结果较为准确;而对于形状复杂的Blob,检测结果可能有误差。
2. `blob.corners()`函数只能检测出Blob的角点数量,无法确定其具体形状。因此,在进行形状识别时,需要结合其他特征进行判断。
3. 在实际应用中,可以通过设置形状阈值参数来过滤掉一些不符合要求的形状,从而提高识别准确性。
下面是一个使用`blob.corners()`函数进行形状检测的例子,用于检测图像中的矩形和圆形:
```
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)
# 初始化颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, -128, 127)
# 主循环
while(True):
img = sensor.snapshot()
# 查找红色区域
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
# 遍历找到的Blob
for blob in blobs:
# 检测矩形
if blob.corners() == 4:
img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255, 0, 0))
img.draw_string(blob.min_corners()[0], "Rectangle", color=(255, 0, 0))
# 检测圆形
elif blob.corners() == 0:
img.draw_circle(blob.cx(), blob.cy(), blob.w() // 2, color=(0, 255, 0))
img.draw_string(blob.min_corners()[0], "Circle", color=(0, 255, 0))
```
在上述代码中,我们首先初始化了摄像头和颜色阈值。然后在主循环中,使用`find_blobs()`函数查找红色区域,并遍历找到的每个Blob。对于每个Blob,我们使用`blob.corners()`函数检测其角点数量,从而判断其形状。如果角点数量为4,则表示该Blob是一个矩形,我们将其用蓝色线条标记;如果角点数量为0,则表示该Blob是一个圆形,我们将其用绿色圆圈标记。