openmv 自适应阈值巡线

OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉模块，它可以用于图像处理和计算机视觉应用。在OpenMV中，可以使用自适应阈值来进行巡线任务。

自适应阈值是一种根据图像的局部区域计算阈值的方法，可以在不同照明条件下获得更好的结果。在OpenMV中，可以使用cv2.adaptiveThreshold函数来实现自适应阈值处理。

下面是一个使用OpenMV进行自适应阈值巡线的示例代码：

import sensor
import image
import time

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

# 设置阈值参数
thresholds = [(0, 64)]  # 自适应阈值范围

# 主循环
while True:
    img = sensor.snapshot()
    
    # 应用自适应阈值
    img.binary([thresholds], invert=True)
    
    # 进行巡线任务
    # ...

在上述代码中，首先初始化了摄像头，并设置了图像的格式和大小。然后通过sensor.snapshot()函数获取当前图像。接下来，使用img.binary()函数应用自适应阈值，将图像二值化。最后，可以在巡线任务中使用二值化后的图像进行处理。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际的巡线任务可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。

希望以上信息对您有所帮助！