openmv 寻找色块

在OpenMV中，可以使用find_blobs函数来寻找图像中的色块。该函数的参数包括thresholds、roi、x_stride、y_stride、invert、area_threshold、pixels_threshold、merge、margin等。thresholds是一个列表对象，里面包含了颜色的阈值，可以定义多个颜色的阈值。roi是感兴趣区域，即图像操作的范围。x_stride和y_stride是查找色块时需要跳过的像素大小的色块，可以适度增加以减小误差并提高查找速度。pixels_threshold是像素个数的阈值，低于这个值的色块会被过滤掉。area_threshold是面积阈值，小于这个值的色块会被过滤掉。merge参数用于指定是否合并所有没有被过滤的色块。margin参数可以用来增大或减小色块边界矩形的大小。[1][2][3]

相关问题

openmv寻找色块

你可以使用OpenMV来寻找色块。OpenMV是一种基于MicroPython的图像处理平台，可以通过它来进行色块检测。

要使用OpenMV寻找色块，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，连接你的OpenMV设备到电脑上，并打开OpenMV IDE（集成开发环境）。

2. 在IDE中，创建一个新的脚本，并导入所需的库，例如`sensor`和`image`。

3. 设置相机的分辨率和图像颜色模式。你可以使用`sensor.set_pixformat()`和`sensor.set_framesize()`函数来设置这些参数。

4. 初始化相机并开始捕捉图像。你可以使用`sensor.snapshot()`函数来捕捉一帧图像。

5. 在捕获的图像中，使用色块检测算法来寻找目标色块。你可以使用`image.find_blobs()`函数来执行此操作。该函数将返回一个包含色块信息的列表。

6. 根据需要，你可以对找到的色块进行进一步的处理，例如绘制边界框或计算色块的中心点坐标。

7. 最后，你可以在IDE中查看或保存处理后的图像，以及显示找到的色块信息。

请注意，具体的代码实现可能会因OpenMV版本和你要处理的图像特征而有所不同。你可以参考OpenMV官方文档和示例代码来获取更详细的指导。

openmv 寻找色块 程序

OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉开发板，可以用于实现各种计算机视觉任务。OpenMV官方提供了丰富的例程，其中包含了寻找色块的示例程序，可以通过以下步骤实现：

1. 初始化摄像头和串口

import sensor, image, time, pyb
from pyb import UART

# 初始化串口
uart = UART(3, 115200)

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

2. 设置颜色追踪参数

# 设置颜色追踪参数
thresholds = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 通过调整此参数来调整颜色追踪的效果
blob_params = image.BlobParams()

# 设置颜色追踪区域
roi = (0, 0, 320, 240) # 通过调整此参数来设置颜色追踪的区域

3. 实现颜色追踪

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 寻找色块
    blobs = img.find_blobs([thresholds], roi=roi, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True, margin=10)

    # 处理找到的色块
    if blobs:
        for blob in blobs:
            # 发送色块信息到串口
            uart.write("{},{},{},{}".format(blob.cx(), blob.cy(), blob.w(), blob.h()))

    # 延时等待下一帧图像
    time.sleep(10)

以上程序会不断从摄像头中获取图像，并在指定区域内寻找指定颜色的色块。当找到色块时，会将其中心坐标和宽高信息通过串口发送出去。你可以根据实际需求修改程序中的颜色阈值和寻找区域等参数。