openmv sensor库函数

OpenMV 是一个基于 Python 的图像处理平台，特别适用于嵌入式视觉应用。它提供了丰富的 sensor 库函数来访问和操作图像传感器。以下是一些常用的 OpenMV sensor 库函数：

1. `sensor.reset()`：重置图像传感器。

2. `sensor.set_pixformat(format)`：设置图像的像素格式，例如 RGB565、GRAYSCALE 等。

3. `sensor.set_framesize(size)`：设置图像的分辨率大小，例如 QVGA、VGA 等。

4. `sensor.set_contrast(value)`：设置图像的对比度。

5. `sensor.set_brightness(value)`：设置图像的亮度。

6. `sensor.set_saturation(value)`：设置图像的饱和度。

7. `sensor.set_gainceiling(value)`：设置图像的增益上限。

8. `sensor.set_auto_gain(enable)`：启用或禁用自动增益控制。

9. `sensor.skip_frames(num)`：跳过指定数量的帧。

10. `sensor.snapshot()`：捕获一帧图像。

这只是一小部分常用的 sensor 库函数，OpenMV 还提供了众多其他功能丰富的函数，用于实现各种图像处理和计算机视觉任务。你可以参考 OpenMV 的官方文档以获取更详细的信息和示例代码。

相关问题

openmv识别绿色激光

你好！对于OpenMV来说，识别绿色激光可以通过使用颜色追踪功能来实现。下面是一个简单的代码示例，可以帮助你开始：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待摄像头稳定

# 设置绿色颜色阈值
green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30) # RGB颜色范围

while True:
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()
    
    # 根据阈值进行颜色追踪
    blobs = img.find_blobs([green_threshold])
    
    # 判断是否有绿色激光
    if blobs:
        for blob in blobs:
            # 在图像上绘制矩形框
            img.draw_rectangle(blob.rect())
            img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
    
    # 在显示器上显示图像
    img.show()

这段代码使用了OpenMV的库函数和方法来初始化摄像头、设置颜色阈值、获取图像、进行颜色追踪，并在图像上绘制矩形框和交叉线。你可以根据实际情况调整代码中的阈值来适应你所使用的绿色激光的颜色范围。希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。

openmv颜色识别代码

以下是一个OpenMV的颜色识别代码的示例：

import sensor
import image
import time

sensor.reset() # 重置感光元件，重置摄像机
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置颜色格式为RGB565，彩色，每个像素16bit。
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 图像大小为QVGA
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过n张照片，在更改设置后，跳过一些帧，等待感光元件变稳定。
sensor.set_auto_gain(False) # 颜色识别必须关闭自动增益，会影响颜色识别效果
sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色识别必须关闭白平衡，会影响颜色识别效果，导致颜色的阈值发生改变

clock = time.clock()

# 颜色跟踪阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
# 下面的阈值通常跟踪红色/绿色/蓝色的东西。您可能希望调整它们……
thresholds = \[(30, 100, 15, 127, 15, 127), # 通用的红色阈值
              (30, 100, -64, -8, -32, 32), # 通用的绿色阈值
              (0, 30, 0, 64, -128, 0)\] # 通用的蓝色阈值

while(True):
    clock.tick() # 计时开始
    img = sensor.snapshot() # 获取图像
    
    for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200, merge=True): # 识别颜色块
        img.draw_rectangle(blob.rect()) # 在图像上绘制矩形框
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # 在图像上绘制十字标记
        print("颜色块中心坐标：", blob.cx(), blob.cy()) # 打印颜色块的中心坐标
    
    print("FPS:", clock.fps()) # 打印帧率

这段代码使用OpenMV的库函数进行颜色识别。首先，我们设置了摄像机的参数，包括颜色格式、图像大小等。然后，我们关闭了自动增益和白平衡，以确保颜色识别的准确性。接下来，我们定义了颜色的阈值范围，可以根据需要进行调整。在主循环中，我们获取图像，并使用`find_blobs`函数识别颜色块。然后，我们在图像上绘制矩形框和十字标记来标记识别到的颜色块，并打印出颜色块的中心坐标。最后，我们打印帧率以监控程序的运行速度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenMV的单颜色识别讲解](https://blog.csdn.net/qq_63922192/article/details/127149866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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