openmv大津法代码

OpenMV 是一款基于 ARM Cortex-M4 的开源微控制器平台，常用于图像处理、机器视觉等领域。大津法（OTSU's method），又称最大类间方差法，是一种自动阈值分割算法，在数字图像处理中非常常见，特别是对于二元化黑白图片。

在 OpenMV 中实现大津法的主要步骤涉及计算直方图并寻找最佳阈值，使得图像的前景和背景之间的差异最大化。下面是一个简单的示例代码：

#include "mvCamera.h"
#include "Image.h"

#define THRESHOLD (0)

void thresh_callback(int val)
{
    static Image imgThresh;

    // 获取当前阈值设置
    int t = THRESHOLD + val;
    if(t < 0) {
        t = 0;
    } else if(t > 255) {
        t = 255;
    }

    // 应用阈值，并保存结果到imgThresh中
    cam_fb.copy_to(&img);
    img.threshold(t, &imgThresh);

    // 渲染预览
    ui.draw_image(imgThresh, 0, 0);

    // 输出当前阈值到串口调试助手
    printf("Threshold Value: %d\n", t);
}

int main()
{
    mvvmcam.initialize();
    
    // 初始化UI元素以便调整阈值
    ui.add_slider(50, 100, "Threshold", 1, 255, &THRESHOLD);

    // 开始循环获取帧数据，应用大津法，并实时更新界面
    while(1) {
        cam_fb.copy_to(&img);
        
        // 使用OpenMV库的内置函数计算大津阈值
        img.threshold_calculate(&img);
        
        // 将大津阈值应用于图像
        img.threshold(img.get_threshold(), &imgThresh);

        // 更新显示
        ui.draw_image(imgThresh, 0, 0);
        
        // 等待一定时间避免高频率刷新导致性能下降
        sleep_ms(10);
    }
}

请注意，以上代码仅提供了一个基础框架，实际操作时需要根据具体的 OpenMV 模块版本以及配套的 SDK 进行适当的修改和优化。此外，OpenMV 提供了完整的库支持和文档，可以在其官方GitHub页面上查阅详细的 API 和教程。

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