openmv二值化巡线
时间: 2023-09-16 12:14:19 浏览: 279
在OpenMV中,要进行二值化巡线,可以使用图像直方图均衡化的方法。直方图均衡化是一种将图像中的对比度和亮度标准化的方法。通过调用`image.histeq()`函数来实现直方图均衡化。该函数可以接受参数`adaptive`、`clip_limit`和`mask`来进行自适应处理。如果`adaptive`参数为True,则会使用自适应直方图均衡化方法,这通常比非自适应方法更好,但运行时间较长。`clip_limit`参数用于限制自适应直方图均衡化的对比度,较小的值可以生成受限制对比度的图像。`mask`参数则用作像素级掩码的图像,只有在掩码中设置的像素会被修改。最后,函数会返回一个图像对象,您可以使用点表示法调用其他方法进行进一步处理。请注意,该函数不支持压缩图像和bayer图像。通过使用直方图均衡化函数,您可以实现OpenMV二值化巡线的目标。
相关问题
openmv二值化做巡线
要在OpenMV上使用二值化进行巡线,你可以使用图像处理功能将彩色图像转换为二值图像,然后进行线的检测和跟踪。下面是一个示例代码:
```python
import sensor, image, time
from pyb import Servo
# 设置阈值用于二值化
threshold_val = (100, 255) # 根据实际情况调整阈值
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置图像格式为灰度
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
# 初始化舵机
servo = Servo(1)
servo.angle(90) # 初始位置为90度
# 巡线
while True:
img = sensor.snapshot() # 获取一帧图像
# 二值化图像
img.binary([threshold_val])
# 寻找线的轮廓
lines = img.find_lines(threshold=10, theta_margin=15, rho_margin=15)
if lines:
# 找到最长的线
max_len = 0
max_line = None
for line in lines:
if line.length() > max_len:
max_len = line.length()
max_line = line
# 在图像上画出线
img.draw_line(max_line.line(), color=(255, 0, 0))
# 计算舵机角度
angle = max_line.theta() - 90
# 控制舵机转动
servo.angle(int(angle))
else:
# 如果没有找到线,停止舵机
servo.angle(90)
time.sleep(10) # 等待10毫秒
```
这段代码将图像转换为灰度图像,然后使用二值化将图像转换为黑白二值图像。接下来使用`find_lines()`函数在二值图像中寻找直线的轮廓,并找到最长的直线。然后,根据直线的角度控制舵机的转动,使机器人沿着线行驶。
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的参数和阈值需要根据实际情况进行调整和优化。
openmv巡线代码二值化
在 OpenMV 中使用巡线传感器进行巡线时,需要将传感器读取到的模拟信号进行二值化处理。这个过程可以通过以下代码实现:
```python
import sensor
import image
# 初始化巡线传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 定义阈值
GRAYSCALE_THRESHOLD = (100, 255)
while(True):
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 将图像转为灰度图
img = img.to_grayscale()
# 对图像进行二值化处理
img.binary([GRAYSCALE_THRESHOLD])
```
在上面的代码中,我们首先初始化了巡线传感器,并设置了一些参数。然后在循环中获取图像,将图像转为灰度图,并进行二值化处理。其中,`GRAYSCALE_THRESHOLD` 定义了阈值的范围,可以根据实际情况进行调整。