OpenMV模板聚类 示例

OpenMV是一款专为微控制器设计的开源计算机视觉库，主要用于在低成本的硬件上进行图像处理和机器视觉任务。虽然它不支持模板聚类功能，但如果你想了解基于OpenCV或其他类似库的模板匹配或聚类示例，通常会在Python中使用。

一个简单的模板匹配在OpenMV中的例子可能会这样展示：

# 假设我们有一个预定义的模板图像
template = camera.capture_to_buffer(resolution=(64, 64), format=IMFORMAT_GRAYSCALE)

# 在实时视频流中查找模板
while True:
    frame = camera.capture_to_buffer()
    result = match_template(frame, template)
    # 根据匹配结果做决策，比如高亮或框出匹配区域
    highlight_match(result)

而对于模板聚类，由于OpenMV资源有限，你可能需要在主机（如PC）上处理数据，然后将结果传输给OpenMV设备。在主机上，可以使用scikit-learn等库进行聚类，例如KMeans：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 在主机上获取和预处理图像数据
data = preprocess_image_data(stream)

# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)  # 假设5个聚类
clusters = kmeans.fit_predict(data)

# 将聚类结果发送到OpenMV
send_cluster_data_to_openmv(clusters)