openmv如何识别赛道

OpenMV主要用于图像处理和计算机视觉任务，它本身并不直接支持赛车赛道识别，但你可以通过结合OpenMV的摄像头模块和一些基本的机器学习算法来实现这个功能。以下是简单的步骤：

1. **收集训练样本**：拍摄赛道的不同部分，包括起点、终点、弯道等特征点，生成清晰的图片作为训练数据。

2. **图像预处理**：对采集的图片进行灰度化、边缘检测（例如Canny算子）、轮廓提取等操作，以突出赛道的关键特征。

3. **特征提取**：使用OpenMV提供的图像处理函数，如模板匹配、Hough变换找出车道线或其他特定形状。

4. **模型训练**：如果需要，使用OpenMV的机器学习工具，比如OpenMV Cam ML，训练一个分类器，如Haar cascades或者深度学习模型（如YOLO或TensorFlow Lite），来识别赛道的不同部分。

5. **实时运行**：在赛车比赛过程中，利用OpenMV相机捕捉视频流，应用训练好的模型进行实时识别，并基于识别结果进行控制决策。

#include "haversine.h"
#include "camera.h"

void track_detection() {
    Image img = capture();
    find_contours(img, contour_threshold); // 轨道边界的查找
    for (Contour c : contours) {
        if (is_on_track(c)) { // 使用模板匹配或其他方法判断是否在赛道内
            // 控制赛车的动作
        }
    }
}