openmv激光笔识别

OpenMV可以通过色块识别的方法来识别激光笔的位置。由于激光点的面积很小，在黑色区域容易被吞掉，因此需要对图像进行一定的处理，比如调节曝光度等。可以使用以下代码进行感光器的初始化设置：

sensor.reset()
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 或者 sensor.RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 或者 sensor.QVGA（或其他）
sensor.skip_frames(time=900) # 让新设置生效
sensor.set_auto_exposure(False, 1000) # 在这里调节曝光度，调节完可以比较清晰地看清激光点
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭增益（色块识别时必须要关）

通过色块识别，可以识别到激光笔的位置。在图像中，可以使用黑底白字的“十”字来标识飞行器的起降点，使用数字或字母来标识不同的轨道。激光笔的闪烁光点可以表示播撒动作，光点在每个区块闪烁1~3次视为正常播撒，同一区块光点闪烁次数大于3次则被认定为重复播撒。[2][3]

相关问题

openmv红色激光笔识别

您好！针对使用OpenMV来识别红色激光笔，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的OpenMV摄像头已连接到计算机上，并且已成功安装OpenMV IDE。

2. 打开OpenMV IDE，并在Python脚本中输入以下代码：

import sensor
import image
import time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置红色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)

# 初始化时钟
clock = time.clock()

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 寻找红色物体
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    
    if blobs:
        # 对于每个找到的红色物体，画一个矩形框标记它
        for blob in blobs:
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
    
    # 更新时钟
    clock.tick()

3. 将OpenMV摄像头对准要识别的区域，并运行脚本。

4. OpenMV将会实时检测画面中的红色物体，并在其周围绘制矩形框和十字标记。

请注意，代码中的红色阈值可能需要根据实际情况进行调整，以便更好地识别红色激光笔。您可以尝试调整阈值的上下限值来达到最佳效果。

希望这能帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

openmv识别激光笔

OpenMV可以通过色块识别的方法来识别激光笔的位置。首先，需要对图像进行处理，如调节曝光度和色域。在感光器初始化代码中，可以设置曝光度和色彩平衡。调节曝光度可以使激光点更清晰可见。然后，通过设置阈值来确定激光点的颜色范围。在阈值设置中，可以将L的最大值调到255，以确保激光点能够被识别到。最后，使用color_blob函数来识别激光点的位置。该函数会返回激光点的坐标(cx, cy)。如果找到了激光点，则返回其坐标；如果没有找到，则返回-1, -1表示没有找到激光点。[1][2][3]