在openmv中,怎么在路径规划找到目标的灰度图中调用别的程序进行色块识别?
时间: 2024-02-29 19:52:00 浏览: 29
在OpenMV中,您可以使用图像处理模块来对灰度图像进行色块识别。您可以在路径规划程序中找到目标后,将目标区域提取出来并传递给色块识别程序。
以下是一些参考代码,可以帮助您开始使用OpenMV的图像处理模块进行色块识别:
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 色块识别设置
threshold = (0, 100) # 阈值范围
merge = True # 合并色块
# 初始化色块识别器
clock = time.clock()
blobs = None
while(True):
clock.tick()
# 捕获灰度图像
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
# 在图像中找到目标区域
target_region = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"), threshold=0.5, scale_factor=1.25)
# 如果找到了目标区域,则提取区域并进行色块识别
if target_region:
# 选择第一个目标区域
x, y, w, h = target_region[0]
# 提取目标区域
img_roi = img.crop(x, y, w, h)
# 进行色块识别
blobs = img_roi.find_blobs([threshold], pixels_threshold=200, merge=merge)
# 如果找到了色块,则输出坐标
if blobs:
# 选择最大的色块
blob = max(blobs, key=lambda x:x.pixels())
# 输出矩形坐标
print("色块坐标:", blob.rect())
else:
print("未找到色块")
# 输出帧率
print("帧率:", clock.fps())
```
在上面的代码中,我们使用 `sensor` 模块来初始化摄像头,并设置像素格式和帧大小。然后,我们定义了一个色块识别器的阈值和合并选项,并创建了一个名为 `blobs` 的变量来存储识别到的色块。
在主循环中,我们首先捕获灰度图像并使用 `find_features()` 函数找到目标区域。如果找到了目标区域,则提取该区域并使用 `find_blobs()` 函数进行色块识别。如果找到了色块,则选择最大的色块并输出其矩形坐标。如果未找到色块,则输出未找到的消息。
这只是一个简单的例子,您可以根据您的需求修改代码。希望这可以帮助您开始使用OpenMV的图像处理模块进行色块识别。