openmv模板识别默认roi

在OpenMV中，模板识别默认使用ROI（Region of Interest）来指定感兴趣的区域。引用\[2\]中提到，模板匹配适用于摄像头与目标物体之间距离确定，不需要动态移动的情况。因此，你可以通过设置ROI来限定识别的区域，以提高识别的准确性和效率。具体来说，你可以使用OpenMV提供的函数来设置ROI，例如`img.draw_rectangle()`函数可以绘制一个矩形框来指定ROI的位置和大小。然后，你可以在指定的ROI内进行模板匹配，以识别目标物体。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Openmv](https://blog.csdn.net/2301_76924398/article/details/130536714)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

openmv三角形识别

您好！C知道在这里，很高兴能回答您的问题。要在OpenMV上进行三角形识别，您可以使用OpenMV的图像处理功能和现成的库来实现。以下是一个简单的示例代码，用于识别并标记图像中的三角形：

import sensor
import image
import pyb

# 初始化摄像头和LCD
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
lcd = pyb.LED(3)

# 定义三角形识别函数
def find_triangles(img):
    for c in img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2):
        # 找到圆形，以其为中心寻找三角形
        triangle = img.find_triangles(threshold=2000, roi=c, scale=1.2)
        if triangle:
            img.draw_rectangle(triangle.rect(), color=(255, 0, 0))
            img.draw_edges(triangle, color=(0, 255, 0))

while(True):
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()

    # 执行三角形识别
    find_triangles(img)

    # 在LCD上显示图像
    lcd.light(True)
    lcd.display(img)

请注意，此代码仅为示例，您可能需要根据实际情况进行调整。还请确保已正确安装OpenMV和相应的库，并将摄像头正确连接到您的设备。希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

写一个openmv多模板识别数字滤波的代码

以下是一个可以识别数字并进行滤波处理的OpenMV多模板识别数字滤波代码示例。这个代码使用了OpenMV内置的数字模板库，并使用了一个简单的滤波器来消除噪音。

import sensor, image, time

# 设置相机分辨率和帧率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_fps(60)

# 设置数字模板库
digits = image.Histogram("digits-10x5-20.pgm")

# 设置滤波器
def filter(values):
    # 将数组中的所有值相加
    total = sum(values)
    # 如果总和等于0，返回0
    if total == 0:
        return 0
    # 否则返回平均值
    return total // len(values)

# 循环运行
while True:
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 查找数字
    for r in img.find_rects(digits, roi=(0, 0, img.width(), img.height())):
        # 获取数字图像
        digit_img = img.crop(r)

        # 将数字图像缩小到10x5像素
        digit_img = digit_img.copy().resize(10, 5)

        # 使用滤波器消除噪音
        digit_img = digit_img.copy().apply_filter(filter)

        # 将数字图像显示在屏幕上
        img.draw_image(digit_img, r.x(), r.y())

        # 获取数字
        digit = digits.predict(digit_img)

        # 将数字打印到控制台
        print("Digit: %d" % digit)

    # 延迟一段时间
    time.sleep(100)

注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体应用场景进行调整。