openmv实现激光打靶

要使用OpenMV实现激光打靶，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 调整曝光度：根据引用[1]中的描述，较强光照条件下，激光点可能不明显。你可以通过调整OpenMV的曝光度来增强激光点的可见性。可以使用`sensor.set_auto_exposure(False, 1000)`来手动设置曝光度。

2. 调整色域阈值：根据引用[2]中的描述，你可以通过调整激光点的色域阈值来进一步增强激光点的可见性。可以使用`threshold=[(60, 255, -20, 20, -20, 20)]`来设置阈值。

3. 图形形状识别：根据引用[3]中的描述，你需要使用OpenMV来识别图形形状。可以使用色块识别的方法来识别激光点。由于激光点面积较小且容易被吞掉，你可以对图像进行一定的处理，如调节曝光度等。

综上所述，你可以根据以上步骤来使用OpenMV实现激光打靶。

相关问题

基于openmv的激光打靶

您好！针对您的问题，基于 OpenMV 进行激光打靶是一个很有趣的项目。您可以通过以下步骤来实现：

1. 准备硬件设备：
- OpenMV 摄像头模块：用于捕捉目标图像和处理图像数据。
- 激光模块：用于发射激光束。
- 靶标：用于定位目标位置。

2. 搭建硬件连接：
- 将 OpenMV 摄像头模块连接到电脑或单片机上。
- 连接激光模块和靶标。确保激光束能够精确瞄准靶标。

3. 编写程序：
- 使用 OpenMV 的 Python 编程语言进行开发。
- 使用 OpenMV 的图像处理功能来捕捉目标图像并识别目标位置。
- 利用激光模块发射激光束，并根据目标位置调整激光的瞄准点。

4. 调试和测试：
- 在合适的环境中进行调试和测试。
- 根据实际情况对程序进行优化和改进。

需要注意的是，这个项目需要一定的硬件和编程知识，并且涉及到激光器的使用，请确保在安全的环境下进行实验。希望以上信息能对您有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

openmv判断激光打靶

OpenMV可以通过识别激光点的位置来判断激光打靶。在OpenMV中，可以使用色块识别的方法来识别激光点的位置。首先，需要对图像进行一定的处理，如调节曝光度和色域。可以使用以下代码进行感光器的初始化设置：

sensor.reset()
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 或者 sensor.RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 或者 sensor.QVGA（或其他）
sensor.skip_frames(time=900) # 让新的设置生效
sensor.set_auto_exposure(False, 1000) # 在这里调节曝光度，调节完可以比较清晰地看清激光点
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭增益（色块识别时必须要关）

接下来，可以调整激光点的色域阈值，以便能够清晰地看到激光点。可以使用以下代码进行阈值的设置：

threshold = \[(60, 255, -20, 20, -20, 20)\] # 色域阈值设置

最后，可以使用以下代码来识别激光点的位置：

def color_blob(threshold):
    blobs = img.find_blobs(threshold, x_stride=1, y_stride=1, area_threshold=0, pixels_threshold=0, merge=False, margin=1)
    if len(blobs) >= 1: # 有色块
        b = blobs\[0\]
        cx = b\[5\]
        cy = b\[6\]
        for i in range(len(blobs)-1):
            cx = blobs\[i\]\[5\] + cx
            cy = blobs\[i\]\[6\] + cy
        cx = int(cx / len(blobs))
        cy = int(cy / len(blobs))
        return cx, cy
    return -1, -1 # 表示没有找到激光点

通过调用`color_blob`函数，可以获取到激光点的坐标(cx, cy)。根据激光点的位置，可以判断激光是否打中靶子。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenMV激光打靶](https://blog.csdn.net/weixin_52385589/article/details/126334744)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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