OPENMV实现对黑色物体的测距

OPENMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉库，主要用于物联网设备和嵌入式系统的摄像头项目。要实现在这些平台对黑色物体的测距，通常需要结合红外测距（IR）技术和色彩分析。以下是一个基本步骤：

1. **黑白二值化**:
将拍摄到的彩色图像转换为黑白，只保留黑色部分。因为黑色物体反射的红外光较少，更容易提取出来。

2. **边缘检测**:
利用OpenMV提供的边缘检测功能（如Canny Edge Detection）来确定黑色物体的轮廓。

3. **选择感兴趣区域**:
确定边缘包围的潜在目标区域，可能包含多个候选距离测量点。

4. **红外测距**:
在选定区域内应用红外发射器，并接收反射回来的信号。通过计算红外脉冲的时间差，可以得出相对距离。OPENMV通常有内置的红外模块支持这一功能。

5. **数据处理**:
由于红外测距可能存在误差，可能需要对数据进行校准和过滤，以获得更精确的距离读数。

6. **代码实现**:
使用OpenMV的Python API编写代码，控制摄像头、处理图像并获取距离信息。

以下是一个简化的示例代码片段：

import openmv

camera = openmv.Cam()
camera.set_pixformat(openmv_PIXFORMAT_GRAYSCALE)
# 设置帧率适配红外测距速度
camera.set_framerate(1)

while True:
    img = camera.capture()  # 获取图像
    binary_img = img.threshold(0, 80)  # 黑白二值化
    edges = img.edges(2)  # 边缘检测
    for contour in img.find_contours(binary_img):  # 查找轮廓
        x, y, w, h = contour.get_box()
        infrared_data = camera.infrared_distance(x + w//2, y + h//2)  # 测距
        print("Distance:", infrared_data)

注意：实际操作时可能会因硬件差异而略有不同，具体的代码可能需要根据你的OPENMV硬件配置进行调整。