openmv图像进行框选
时间: 2023-07-31 14:07:11 浏览: 77
你可以使用OpenMV来进行图像的框选。OpenMV是一个基于MicroPython的开源计算机视觉平台,可以轻松实现图像处理和机器视觉任务。
下面是一个使用OpenMV进行图像框选的简单示例代码:
```python
import sensor
import image
import lcd
# 初始化摄像头和LCD显示
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_windowing((240, 240))
sensor.run(1)
lcd.init()
while True:
# 捕获图像
img = sensor.snapshot()
# 在图像上绘制矩形框
img.draw_rectangle((50, 50, 100, 100), color=(255, 0, 0))
# 在LCD上显示图像
lcd.display(img)
```
在上述示例代码中,我们首先初始化了摄像头和LCD显示,然后进入一个循环中。在循环中,我们不断捕获摄像头图像,并在图像上绘制一个矩形框。最后,将图像显示在LCD上。
你可以根据自己的需求,调整矩形框的位置和大小,以及其他图像处理操作。希望这个示例能帮助到你进行图像的框选。
相关问题
openmv框选目标颜色识别
OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉平台,它可以用于图像处理和目标识别等应用。在OpenMV中,可以使用颜色识别来框选目标。
首先,你需要使用OpenMV的颜色追踪功能来识别目标颜色。你可以通过以下步骤来实现:
1. 初始化摄像头:使用OpenMV库初始化摄像头,并设置适当的分辨率和帧率。
2. 设置颜色阈值:选择你要识别的目标颜色,并设置相应的颜色阈值。可以使用RGB、HSV或LAB颜色空间来表示颜色。
3. 进行颜色追踪:在每一帧图像中,使用颜色阈值将目标颜色与其他颜色区分开来。可以使用OpenMV的`find_blobs()`函数来找到目标颜色的区域。
4. 框选目标:根据找到的目标颜色区域,可以使用OpenMV的`draw_rectangle()`函数在图像上框选出目标。
下面是一个示例代码,演示了如何在OpenMV上进行目标颜色识别和框选:
```python
import sensor
import image
import lcd
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 初始化LCD显示
lcd.init()
# 设置目标颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # (R_min, R_max, G_min, G_max, B_min, B_max)
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 进行颜色追踪
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
if blobs:
# 框选目标
for blob in blobs:
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
# 显示图像
lcd.display(img)
```
这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助!
openmv谷物颗粒计数框选
OpenMV 是一款专门用于嵌入式系统的小型机器视觉模块,可以轻松实现谷物颗粒计数。以下是一个简单的例子:
```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)
# 设置阈值
thresholds = (0, 70)
# 循环读取图像
while(True):
img = sensor.snapshot()
# 应用阈值
img.binary([thresholds])
# 查找轮廓
blobs = img.find_blobs()
# 绘制轮廓
for blob in blobs:
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
# 显示结果
print("Number of grains: ", len(blobs))
img.show()
```
在此示例中,我们首先初始化了摄像头并设置了适当的像素格式和帧大小。然后我们设置了阈值并进入了一个循环,从摄像头中读取图像并应用阈值。接下来,我们使用 `img.find_blobs()` 函数查找轮廓,并使用 `img.draw_rectangle()` 和 `img.draw_cross()` 函数绘制每个颗粒的矩形和中心点。最后,我们打印出颗粒数量并显示图像。
请注意,此示例仅适用于简单的颗粒计数场景。如果您的场景比较复杂,您可能需要使用更高级的机器视觉算法来准确地计数颗粒。