红色激光openmv

根据引用[1]和引用[2]的内容，可以使用OpenMV来识别红色激光点。在强光条件下，激光点可能不太明显，因此需要对图像进行处理。可以通过调节曝光度来增强激光点的可见性，使用sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=1400)来设置曝光度。同时，可以使用色块识别的方法来识别激光点，通过设置红色激光笔的颜色阈值red_threshold来进行识别。具体的步骤包括采集图像、二值化、找到色块并显示。引用[3]中给出了一些设置参数的示例，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

openmv识别红色激光

OpenMV可以通过色块识别的方法来识别红色激光。为了增强识别效果，我们可以对图像进行一系列处理，比如调节曝光度、关闭自动增益和自动白平衡。对于红色激光笔，我们可以设置一个颜色阈值来进行识别。在这里，我们可以使用红色的颜色阈值来进行识别，例如使用(30, 100, 15, 127, -40, 127)的阈值。通过这些方法，OpenMV可以实现对红色激光的识别。

openmv红色激光笔识别

您好！针对使用OpenMV来识别红色激光笔，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的OpenMV摄像头已连接到计算机上，并且已成功安装OpenMV IDE。

2. 打开OpenMV IDE，并在Python脚本中输入以下代码：

import sensor
import image
import time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置红色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

# 初始化时钟
clock = time.clock()

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 寻找红色物体
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    
    if blobs:
        # 对于每个找到的红色物体，画一个矩形框标记它
        for blob in blobs:
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
    
    # 更新时钟
    clock.tick()

3. 将OpenMV摄像头对准要识别的区域，并运行脚本。

4. OpenMV将会实时检测画面中的红色物体，并在其周围绘制矩形框和十字标记。

请注意，代码中的红色阈值可能需要根据实际情况进行调整，以便更好地识别红色激光笔。您可以尝试调整阈值的上下限值来达到最佳效果。

希望这能帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。