openmv识别十字路口的代码
时间: 2023-08-03 17:06:22 浏览: 76
当使用OpenMV来识别十字路口时,可以通过使用图像处理技术来实现。以下是一个简单的代码示例来识别十字路口:
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 设置阈值
threshold = (30, 100)
# 设置ROI(兴趣区域)
roi = (0, 0, sensor.width(), sensor.height())
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
# 在ROI中查找颜色
blobs = img.find_blobs([threshold], roi=roi, merge=True)
if blobs:
# 找到最大的blob
max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
# 绘制矩形框
img.draw_rectangle(max_blob.rect())
# 判断是否为十字路口
if max_blob.area() > 1000 and max_blob.rect().width() > 30 and max_blob.rect().height() > 30:
print("Detected a crossroad!")
time.sleep(100)
```
这个代码示例使用OpenMV库中的函数来初始化摄像头,并设置图像处理参数。然后,在一个无限循环中,获取摄像头的图像,通过设置阈值和兴趣区域,使用`find_blobs`函数查找符合条件的颜色块。然后,找到最大的颜色块,并判断其面积和尺寸是否符合十字路口的特征,如果符合,则输出"Detected a crossroad!"。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和算法优化。