openmv 功训赛

openmv 功训赛是一个基于OpenMV固件和硬件平台的机器视觉竞赛。OpenMV是一款面向机器视觉和机器学习的嵌入式开发板，具有强大的图像处理和计算能力。在OpenMV功训赛中，参赛选手可以使用OpenMV开发板和相关工具，利用机器视觉算法和技术解决一系列挑战。这些挑战可能涉及目标检测、图像分类、物体跟踪等领域，选手需要设计和实现相应的算法来完成任务。这个竞赛旨在推动机器视觉技术的发展，并提供一个交流和学习的平台。

相关问题

openmv工训赛颜色

OpenMV是一款基于ARM Cortex-M7内核的高性能单片机开发板，具有图像识别能力。在OpenMV工训赛中，颜色识别是其中的一个重要环节。颜色识别是通过OpenMV板载的彩色图像传感器采集图像，并对其进行处理，识别出图片中某个特定颜色的像素点。

在赛事中，选手需要使用OpenMV的颜色识别功能，实现识别出指定颜色的小球，并将其捡起放入特定区域的任务。这一过程需要选手通过调整OpenMV的图像处理参数，如颜色阈值等，以识别出小球的颜色。

在OpenMV工训赛中，颜色的选择是根据比赛规则而定的。选手需要根据规则指定的小球颜色进行识别，一旦识别错误则会扣除相应的分数。

总之，OpenMV的颜色识别功能非常强大，可以在工训赛中发挥重要的作用。选手需要熟练掌握该功能，通过调整参数来实现精准的颜色识别，以便完成比赛任务并获得高分。

openmv工训代码

OpenMV是一款基于嵌入式系统的图像处理平台，通过Python脚本编写的代码来控制和操作。OpenMV提供了一系列的API和函数，方便用户对图像进行采集、处理和分析。

在开始编写OpenMV工训代码之前，首先需要了解OpenMV的基本操作和函数调用。可以通过阅读OpenMV的官方文档和示例代码来学习相关知识。

在工训代码中，我们可以使用OpenMV来实现许多功能，例如颜色识别、形状识别、人脸识别等。具体来说，可以通过openmv库中的颜色追踪函数来识别特定颜色的物体，如：

import sensor
import image
import time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
# 使用红色阈值进行颜色追踪

sensor.set_windowing((240, 240))
sensor.skip_frames(time = 2000)

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    # 查找符合颜色阈值的目标色块
    
    if blobs:
        # 如果找到目标色块
        for b in blobs:
             img.draw_rectangle(b[0:4]) 
             # 标记目标色块的位置
             img.draw_cross(b[5], b[6])
             # 标记目标色块的中心点位置
    
    print(clock.fps())

上述代码的作用是追踪红色物体并标记其位置。代码通过设置相机的图像格式，采集图像并进行颜色阈值分割，然后找到满足阈值的物体色块，并在图像中标记出色块的位置和中心点。

这只是OpenMV工训代码的一个简单示例，OpenMV还提供了更多的图像处理功能和各种传感器的接口，可以根据具体需求进行编写和应用。通过OpenMV，我们可以实现许多有趣的图像处理和机器视觉应用。