openmv图片二值化

在 OpenMV 中，可以使用图像二值化（Binarization）函数对图像进行二值化处理。图像二值化是将图像的像素值转换为二值（0/1）的过程，可以将图像中的目标物体和背景分离开来，方便进行后续的图像处理。

OpenMV 提供了多种图像二值化的方法，例如全局二值化、自适应二值化、颜色阈值等。其中，全局二值化是最简单的一种方法，可以使用以下代码实现：

import sensor
import image

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 获取图像
img = sensor.snapshot()

# 全局二值化
img.binary([threshold])

# 显示图像
img.compressed_for_ide()

其中，threshold 表示二值化的阈值，即将像素值大于该阈值的像素设为 1，将像素值小于该阈值的像素设为 0。可以根据实际情况调整阈值的取值，以达到最佳的二值化效果。

需要注意的是，在进行图像二值化之前，需要先对相机进行初始化配置，并获取图像数据。另外，为了方便调试和显示图像，可以使用 `img.compressed_for_ide()` 函数将图像压缩后发送到 IDE 中进行显示。

相关问题

openmv实现二值化

OpenMV是一款开源的基于微控制器的计算机视觉库，它专为嵌入式设备设计，用于简化机器视觉应用的开发。对于图像二值化，OpenMV提供了内置函数来帮助处理。通常，你可以通过以下步骤使用OpenMV进行二值化：

1. **导入必要的库**：首先，你需要包含`cv`库，这是OpenMV中的计算机视觉模块。

#include <cv.h>

2. **读取图像**：使用`cvLoadImage()`函数加载需要处理的图片。

IplImage *img = cvLoadImage("your_image_path.jpg", 0);

3. **设置阈值**：`cvThreshold()`函数用于将图像转换为二值图像。这需要指定原图、目标图像、阈值范围以及阈值计算方法。

uchar* img_gray; // 存储灰度图像
int threshold;
cvthreshold(img, img_gray, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY_INV | CV_THRESH_OTSU); // 使用全局最优二值化

4. **显示结果**：最后，可以使用`cvShowImage()`显示二值化后的图像。

cvShowImage("Binary Image", img_gray);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&img_gray);
cvDestroyWindow("Binary Image");

openmv把二值化后的图片存在数组

OpenMV可以将二值化后的图像存储在一个名为"image"的数组中。该数组将包含整个图像的像素值，每个像素只有一个比特，0表示黑色，1表示白色。可以通过以下代码将图像读取到数组中：

import sensor, image

# 初始化摄像头
sensor.reset()

# 设置摄像头参数
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(16)

# 初始化图像传感器
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)

# 启用自动白平衡
sensor.set_auto_whitebal(True)

# 设置阈值
threshold = (0, 100)

# 拍摄一张图像
sensor.snapshot()

# 将图像二值化
img = sensor.snapshot().binary(threshold)

# 将图像存储到数组中
array = img.copy().to_bytes()

在上述代码中，通过`sensor.snapshot().binary()`将图像二值化，并将二值化后的图像存储在变量`img`中。然后，通过`img.copy().to_bytes()`将图像数据转换为字节，并存储在名为`array`的数组中。