openmv循迹小车流程图

循迹小车的流程图如下所示：

1. 开始
2. 初始化OpenMV摄像头和STM32控制器
3. 设置ROI区域，即图像感兴趣区域，以减少计算资源消耗
4. 通过OpenMV摄像头进行寻线，获取轨迹的偏离角度
5. 根据偏离角度判断是否需要向左转或向右转，并发送信号给STM32控制器
6. 判断是否目标为圆，通过模板匹配和识别圆进行判断
7. 如果目标为圆，则发送信号给STM32控制器停止小车运动，并开始树莓派的识别
8. 结束

请注意，这只是一个简化的流程图，实际的循迹小车可能还包括其他功能和步骤。

相关问题

arduino openmv智能小车

回答: Arduino和OpenMV智能小车是一种结合了Arduino和OpenMV两个平台的智能小车。在这个项目中，我们可以使用OpenMV IDE创建一个新的OpenMV项目，并编写代码来初始化OpenMV传感器，并循环将传感器获取到的图像显示到IDE上，同时打印帧数。\[1\]在代码中，我们可以引入相关的模块，如感光元件模块、图片处理模块、时间模块、串口模块和LED控制模块等。\[2\]此外，为了解决小车转圈的问题，我们可以使用麦克纳姆轮，它可以使小车保持一个方向并完成全程行驶。\[3\]在循迹模块中，我们可以使用传感器来检测小车所在的轨迹，并根据检测结果进行相应的控制。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Arduino案例实操 -- 智能巡防小车（二）OpenMV黑线检测](https://blog.csdn.net/qq_36955622/article/details/113940339)[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]
- *3* [基于arduino和openmv的智能小车设计制作流程](https://blog.csdn.net/weixin_52336696/article/details/116456364)[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]
[ .reference_list ]

openmv描点循迹

在OpenMV中实现描点循迹功能的流程如下：

1. 首先，需要设置ROI（Region of Interest）区域，即图像中感兴趣的区域。通过合理划分ROI区域，可以减少计算资源的消耗，提高系统的运行速率。通常可以使用矩形来定义ROI区域的位置和大小。

2. 在设置好ROI区域后，需要对图像进行灰度处理。这可以通过将彩色图像转换为灰度图像来实现。灰度图像只包含亮度信息，可以简化后续的图像处理过程。

3. 接下来，需要设置巡线的颜色阈值。根据巡线图的颜色，可以设置一个灰度颜色阈值范围。在这个范围内的像素被认为是巡线的颜色。

4. 在配置好上述参数后，视觉模块开始循迹。首先，摄像头会得到灰度图像。然后，在ROI区域中寻找最大的黑色色块，并返回该色块的位置信息。

5. 根据色块的位置信息，可以计算出线的质心。通过将色块的中心点的横坐标与对应ROI区域的权值相乘，并将其求和，可以近似得到线的质心位置。

6. 根据质心位置和图像的像素尺寸，可以计算出偏角大小。通过将质心位置转换成偏角大小，可以判断小车的动作状态。当偏角绝对值小于角度阈值时，小车直行；当偏角绝对值大于角度阈值且为正偏角时，小车右转；当偏角绝对值大于角度阈值且为负偏角时，小车左转。

综上所述，OpenMV中实现描点循迹功能的流程包括设置ROI区域、灰度处理、颜色阈值设置、寻找色块、计算质心位置和偏角大小判断。通过这些步骤，可以实现小车的描点循迹功能。[1][2]