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

你好！对于OpenMV来说，识别激光笔可以通过使用OpenMV的图像处理功能来实现。下面是一种可能的实现方法：

1. 首先，将OpenMV与激光笔相连，以便能够获取激光笔发出的激光线的图像。

2. 使用OpenMV的图像处理功能，比如颜色识别，来检测和跟踪激光线。你可以通过设置特定的颜色范围来筛选出激光线的颜色。

3. 一旦检测到激光线，你可以使用OpenMV的坐标转换功能来获取激光线在图像上的位置。

4. 最后，你可以根据激光线的位置来做出相应的响应，比如控制机器人的移动或者进行其他的操作。

需要注意的是，这只是一种基本的实现方法，具体的实现取决于你的具体需求和OpenMV的功能。希望能对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。