openMV检测白纸上的黑色三角形代码

您可以使用OpenMV的图像处理库来检测白纸上的黑色三角形。以下是一个示例代码：

import sensor
import image
import time

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 设置阈值以检测黑色三角形
thresholds = [(0, 64)]  # 设置黑色的阈值范围，可以根据实际情况进行调整

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄一张图像

    # 使用图像处理函数找到所有的三角形
    triangles = img.find_triangles(thresholds=thresholds)

    # 在图像上绘制矩形框以标记检测到的三角形
    for t in triangles:
        img.draw_rectangle(t.rect(), color=(255, 0, 0))  # 绘制矩形框
        img.draw_cross(t.cx(), t.cy(), color=(0, 255, 0))  # 绘制交叉线

    # 显示图像
    img.show()

请注意，此代码假定您已经正确安装了OpenMV的开发环境，并且已将相机正确连接到计算机。您还可以根据您的实际需求对代码进行调整。

相关问题

openmv 用特征点检测 检测三角形代码

非常抱歉之前的回答有误。以下是一个使用OpenMV的代码示例，用于在白纸上检测黑色三角形的特征点：

import sensor
import image
import time

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

# 配置特征点检测器
triangle_threshold = (0, 100)  # 设置黑色三角形的阈值范围，可以根据实际情况进行调整
triangle_roi = (0, 0, 160, 120)  # 设置ROI（兴趣区域），根据实际情况进行调整
triangle_detector = image.find_features(image.TRIANGLE, threshold=triangle_threshold)

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄一张图像

    # 在ROI中查找三角形特征点
    triangle_keypoints = img.find_keypoints(threshold=triangle_threshold,
                                            scale_factor=1.2,
                                            max_keypoints=100,
                                            roi=triangle_roi)

    # 绘制检测到的特征点
    img.draw_keypoints(triangle_keypoints)

    # 显示图像
    img.show()

请注意，此代码假定您已经正确安装了OpenMV的开发环境，并且已将相机正确连接到计算机。代码中使用`image.find_features()`函数来检测三角形特征点，并使用`img.draw_keypoints()`函数将特征点绘制在图像上。您可以根据需要调整阈值范围、ROI和其他参数以优化特征点的检测效果。

我需要openMV的代码不是CV

非常抱歉，我之前的回答有误。以下是一个使用OpenMV的代码示例，用于检测白纸上的黑色三角形：

import sensor
import image
import time

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

# 配置形状检测器
triangle_threshold = (0, 100)  # 设置黑色三角形的阈值范围，可以根据实际情况进行调整
triangle_roi = (0, 0, 160, 120)  # 设置ROI（兴趣区域），根据实际情况进行调整
triangle_detector = image.HaarCascade("triangle_cascade.xml")  # 使用预训练的三角形级联分类器

while True:
    img = sensor.snapshot()  # 拍摄一张图像

    # 在ROI中查找三角形
    triangles = img.find_features(triangle_detector, threshold=0.75, scale_factor=1.25, roi=triangle_roi)

    # 在图像上绘制矩形框以标记检测到的三角形
    for r in triangles:
        img.draw_rectangle(r)

    # 显示图像
    img.show()

请注意，此代码假定您已经正确安装了OpenMV的开发环境，并且已将相机正确连接到计算机。您还需要将`triangle_cascade.xml`文件放在与代码相同的目录中。您可以从OpenMV的官方网站或其他资源中获取预训练的三角形级联分类器文件。如果您想要检测不同形状，可以使用相应的级联分类器文件，并相应调整代码中的阈值和ROI参数。