openmv Canny边缘检测器
时间: 2023-12-28 11:03:44 浏览: 54
OpenMV Cam是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台,可以用于图像处理和机器视觉应用。它内置了Canny边缘检测器算法,用于检测图像中的边缘。Canny边缘检测器是一种经典的边缘检测算法,它可以帮助我们找到图像中的明显边缘。
在OpenMV Cam中,您可以通过调用`find_edges()`函数并传递`image.EDGE_CANNY`参数来使用Canny边缘检测器。您还可以通过设置阈值来调整边缘的检测结果。例如,`threshold=(50, 80)`表示阈值范围是50到80之间的像素值。
以下是一个示例代码,演示了如何使用OpenMV Cam进行Canny边缘检测:
```python
import sensor, image, lcd
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_gainceiling(8)
lcd.init()
while True:
img = sensor.snapshot()
img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))
lcd.display(img)
```
相关问题
Canny边缘检测器
Canny边缘检测器是一种常用的计算机视觉算法,用于检测图像中的边缘。它的基本步骤包括图像平滑、计算图像的梯度、非最大值抑制和滞后阈值化选择边缘。首先,通过高斯模糊来减少图像内的噪声。然后,计算图像的梯度,并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。接下来,利用梯度方向来判断某一像素是否是局部最大值,如果是,则抑制该像素。最后,通过选择合适的高阈值和低阈值来判断某一条边缘是否明显到足以作为最终输出。
openmv的边缘检测
OpenMV的边缘检测是基于摄像头获取的图像进行的。在OpenMV中,可以使用Canny边缘检测器来进行边缘检测。Canny边缘检测器是一种经典的边缘检测算法,它可以有效地检测出图像中的边缘。在OpenMV中,可以使用cv.Canny函数来实现Canny边缘检测。该函数需要传入图像和两个阈值参数,即较小的阈值和较大的阈值。[2]
在OpenMV的代码中,可以使用img.find_edges函数来进行边缘检测。该函数需要传入边缘检测算法的类型和阈值参数。例如,可以使用image.EDGE_CANNY作为边缘检测算法的类型,并设置阈值为(50, 80)。然后,可以使用lcd.display函数将检测到的边缘显示在LCD上。[3]
通过使用Canny边缘检测器和img.find_edges函数,可以在OpenMV上实现边缘检测功能。