openmv识别圆形和圆心
时间: 2024-06-30 21:00:33 浏览: 183
OpenMV是一款开源的嵌入式计算机视觉模块,它设计用于在小型设备上进行实时计算机视觉任务,包括图像处理和机器学习应用。OpenMV提供了一套简单易用的API,可用于识别形状,如圆形。
识别圆形通常涉及边缘检测、霍夫变换或者使用内置的形状检测库。OpenMV库可能提供了内置函数来检测圆形特征,比如寻找边缘周围的闭合轮廓,然后计算轮廓的圆度,以此来判断是否为圆形。
圆心的确定可以通过霍夫圆变换(Hough Circle Transform)或者利用已经找到的圆形轮廓信息,对轮廓的中心点进行计算。霍夫圆变换可以在参数空间中生成概率图,峰值对应的就是圆心的位置。
具体步骤可能包括:
1. 预处理:图像降噪、灰度化等。
2. 边缘检测:找出图像中的边缘。
3. 圆形检测:应用霍夫变换或轮廓分析寻找圆形。
4. 圆心定位:从识别出的圆形中提取圆心坐标。
如果你打算使用OpenMV进行这些操作,建议查阅官方文档或示例代码,因为实际步骤可能会根据OpenMV的具体版本和功能有所不同。
相关问题
如何用openmv识别水果
根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息,使用OpenMV识别水果的方法如下:
1. 首先,需要在OpenMV上安装一个21分类模型,该模型包含了动物、水果、数字和二维码等四种元素的识别能力。这个模型是通过使用爬虫爬取图片网站、开源cifar100和ImageNet数据集等构建的,并经过预处理和训练得到的。
2. 在识别过程中,OpenMV会使用摄像头捕捉图像,并将图像传输给模型进行识别。对于水果的识别,OpenMV会将图像与水果物种的标靶牌进行比对。标靶牌位于AprilTag码前后15cm处,具有深色方框,大小为10x10cm。如果识别到为水果,OpenMV会使用激光进行打靶,确保激光落点在以靶心为圆心的直径5cm的圆形范围内。
3. 为了提高识别速度和稳定性,OpenMV将动物、水果和数字图片一起作为训练集,训练了一个21分类模型,该模型可以同时识别这三种元素。根据引用\[3\]的信息,该模型在10个物种样本的识别准确率为76.85%,水果和动物的识别准确率为99.91%。
综上所述,使用OpenMV识别水果的方法是通过安装一个21分类模型,并将摄像头捕捉的图像与水果物种的标靶牌进行比对,使用激光进行打靶,确保激光落点在指定范围内。这样可以实现对水果的准确识别。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [智能车竞赛技术报告 | 智能车视觉 - 中南林业科技大学 - 弃车人队](https://blog.csdn.net/zhuoqingjoking97298/article/details/120092845)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [智能车竞赛技术报告 | 智能车视觉 - 天津大学 - 北洋钽星](https://blog.csdn.net/zhuoqingjoking97298/article/details/120107737)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
电赛openmv识别红色圆环
你可以使用OpenMV来识别红色圆环。首先,你需要将OpenMV连接到电脑上,并使用OpenMV IDE进行编程。以下是一个简单的示例代码,用于识别红色圆环:
```python
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)
# 配置红色颜色范围
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
while(True):
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 在图像中查找红色圆环
circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10,
r_margin=10, r_min=2, r_max=100,
r_step=2)
# 如果找到圆环,则在图像上绘制圆环并输出位置信息
if circles:
for circle in circles:
img.draw_circle(circle.x(), circle.y(), circle.r(), color=(255, 0, 0))
print("圆心坐标:({},{}),半径:{}".format(circle.x(), circle.y(), circle.r()))
# 显示图像
img.show()
```
你可以根据具体需求调整阈值和其他参数来优化识别效果。在代码中,我们通过调用`find_circles`函数来查找红色圆环的位置,然后使用`draw_circle`函数在图像上绘制圆环,并输出圆心坐标和半径信息。
希望这个简单的示例代码能帮助你开始识别红色圆环。如果有任何问题,请随时向我提问。
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