openmv进行二值化

OpenMV是一款开源的基于微控制器的机器视觉库，主要用于嵌入式设备如Arduino、Raspberry Pi等。进行二值化操作是为了将图像转换成黑白两色，通常用于边缘检测、简单形状识别等应用中。在OpenMV中，你可以通过调用`binary()`函数来进行二值化处理。这个函数需要传入一张灰度图像，并指定阈值，超过这个阈值的像素会被设为白色（通常是255），低于则为黑色。

例如，在Python脚本中，代码可能会像这样：

import sensor, image

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置为灰度模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)       # 设置帧大小

# 拍摄一帧并进行二值化
img = sensor.snapshot()
threshold = 100 # 自定义的阈值
binary_img = img.binary(threshold)

# 显示原始和二值化的图像
sensor.show(img)
sensor.sleep_ms(2000)
sensor.show(binary_img)

相关问题

openmv图像二值化

在OpenMV中，图像的二值化是将图像的像素点灰度值转化为0（黑色）或255（白色），使整个图像呈现只有黑和白的效果。二值化的目的是为了简化图像，凸显出感兴趣的目标。在OpenMV中，可以使用直方图方法来寻找二值化阈值。直方图方法认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前景和背景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是阈值所在。取到阈值之后，可以将图像的像素点灰度值与阈值进行比较，将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色，从而实现图像的二值化处理。\[1\]\[2\]在进行二值化之前，通常需要将图像进行灰度化处理，即将图像的每个像素点的红色、绿色和蓝色分量的值取平均，得到一个灰度值。灰度化后的图像中，灰度值的范围是0~255。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【OpenMv】图像处理之灰度和二值化](https://blog.csdn.net/qq_62361050/article/details/127837220)[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]
[ .reference_list ]

openmv取消二值化

你可以通过以下步骤来取消 OpenMV 上的二值化操作：

1. 首先，确保你已经连接了 OpenMV，并且已经打开了图像或视频文件。

2. 使用 `sensor` 模块中的 `set_auto_gain()` 方法来禁用自动增益功能。这将确保图像的亮度不会在二值化过程中发生变化。

   sensor.set_auto_gain(False)

3. 如果你之前调用了 `sensor` 模块的 `set_auto_whitebal()` 方法启用了自动白平衡功能，你也可以使用 `set_auto_whitebal(False)` 方法来禁用它。

   sensor.set_auto_whitebal(False)

4. 最后，你可以直接访问图像的像素值，并根据你的需求进行处理，而不进行二值化操作。

   img = sensor.snapshot()
   # 在这里对图像进行处理，而不进行二值化操作

通过以上步骤，你可以取消 OpenMV 上的二值化操作，并对图像进行其他处理。请注意，具体的代码实现可能会根据你的需求和使用的 OpenMV 版本而略有不同。