openmv寻找黑色色块
时间: 2023-08-04 15:10:03 浏览: 86
在OpenMV中,要寻找黑色色块,可以使用find_blobs函数来实现。该函数的参数thresholds是颜色的阈值,可以传入一个包含黑色颜色阈值的列表。示例代码如下:
```python
black = (0, 0, 0, 50, 50, 50) # 黑色颜色阈值
img = sensor.snapshot()
black_blobs = img.find_blobs([black])
```
在这个例子中,我们定义了一个黑色颜色阈值,然后使用find_blobs函数传入这个阈值列表来寻找黑色色块。返回的结果是一个包含黑色色块信息的列表black_blobs。
如果你想获取色块的旋转角度,可以使用blob.rotation()方法。这个方法返回色块的旋转角度(单位为弧度),如果色块类似一个铅笔,那么这个值为0-180°。如果色块是一个圆,那么这个值是无用的。你可以通过blob.rotation()或者blob[7]来获取色块的旋转角度。
希望这个回答对你有帮助![1][2][3]
相关问题
openmv寻找黑色色块代码
以下是一个示例代码,用于在OpenMV上寻找黑色色块:
```python
import sensor
import image
import time
# 初始化相机模块
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 设置阈值,将其他颜色转换为黑色
thresholds = [(0, 30, -128, -10, -128, -10)]
while True:
# 拍摄一帧图像
img = sensor.snapshot()
# 寻找黑色色块
blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200)
# 在图像上绘制矩形框来标记找到的色块
for blob in blobs:
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
# 在串口输出找到的色块数量
print("找到 %d 个黑色色块" % len(blobs))
```
这段代码与之前的白色色块代码类似,只是将阈值调整为适合寻找黑色色块的范围。通过设置阈值将其他颜色转换为黑色,并使用`find_blobs`函数寻找黑色色块。最后,在图像上绘制矩形框和十字交叉点来标记找到的色块,并通过串口输出找到的色块数量。
你可以根据实际需求调整阈值和参数,以适应不同的场景和黑色色块特征。
openmv识别黑色色块
OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉平台,可以用于图像处理和计算机视觉应用。要使用OpenMV识别黑色色块,可以通过以下步骤实现:
1. 初始化OpenMV摄像头并设置图像传感器的参数。
2. 通过设置阈值来将图像转换为二值图像,使黑色色块与背景分离。
3. 使用图像处理算法(如二值化、形态学操作等)来增强黑色色块的特征。
4. 使用OpenMV的颜色追踪功能,设置黑色色块的颜色范围,以便识别出黑色色块。
5. 根据识别结果,可以采取相应的控制措施,如输出识别结果、控制机器人移动等。
需要注意的是,具体的实现方法可能因应用场景和需求而有所不同。可以根据具体情况调整参数和算法,以获得更好的识别效果。