电赛openmv准备

时间: 2023-08-01 22:11:46 浏览: 57
在电赛中使用openmv准备的过程中，可以先了解openmv的硬件平台和功能。openmv是一个搭载了STM32系列芯片的摄像头，它提供了许多可供用户直接调用的函数，可以满足大部分图像处理需求。在openmv的操作中，我们使用python进行编程。\[1\] 对于快速上手openmv的人来说，思路是最重要的。可以通过学习一些基础使用的语法和算法，然后根据具体的任务将算法结合起来，完成任务。在网上可以找到一些教程和视频，可以借鉴他人的思路和经验。\[2\] 在电赛中，可以利用openmv进行色块识别。可以通过调用相关函数，设置条件来识别特定的色块。例如，当框0、1、2、5全为True，同时3和4为False时，可以识别为直角，并统计直角的数量。当达到一定数量时，可以发送倒车指令给MSP432进行倒车入库。在出库和侧方停车的过程中，可能会遇到直角的干扰，可以通过将直角数量置零或在下一次统计直角数量变为5时开始侧方停车来解决。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [【手拉手 带你准备电赛】单色块识别（基于openmv）](https://blog.csdn.net/weixin_54354252/article/details/124226631)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [电赛OpenMV巡线巡迹](https://blog.csdn.net/weixin_53434575/article/details/130542864)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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2020电赛G题openmv程序

2020电赛G题openmv程序 能实现形状识别，颜色识别，边长测量。 球体识别通过颜色识别实现。 代码亲测可用。

电赛openmv循迹

好的，关于电赛openmv循迹，我可以提供一些基本的思路和步骤： 1. 首先需要使用OpenMV摄像头获取图像，并进行图像处理，提取出需要的信息，比如黑线的位置和方向等。 2. 接着需要根据提取出的信息，控制小车的运动方向。可以使用PID控制算法来实现循迹控制。 3. 最后需要进行调试和优化，比如调整PID参数、优化图像处理算法等。

电赛openmv精准降落

在电赛中，OpenMV可以用于实现无人机的精准降落。OpenMV是一款低成本的图像处理模块，可以轻松实现常用的图像处理和串口通讯功能。它可以识别apriltag标签，并测算其位于镜头中的位置。在电赛中，可以使用OpenMV来识别降落位置，并通过串口通信将数据传回飞控，由飞控完成具体的降落逻辑。OpenMV充当传感器的作用，可以替代其他传感器模块，如官方的IRLOCK模块等。要使用OpenMV进行精准降落，可以烧录官方提供的例程，选择mavlink_apriltags_landing_target.py文件，并将其保存在OpenMV中。在该例程中，可以添加LED灯亮的代码来指示是否识别到降落位置。具体的OpenMV代码烧录和控制LED灯的方法可以参考OpenMV的函数库文档。[1][2][3]

电赛openmv控制无人机

对于使用OpenMV控制无人机的电赛项目，一般可以按照以下步骤进行： 1. 硬件准备： - OpenMV摄像头模块：OpenMV是一个基于MicroPython的嵌入式计算机视觉平台，可以用于图像处理和机器视觉应用。 - 无人机：选择一款支持开发板或者具有开放SDK的无人机，例如DJI Tello系列、Parrot系列等。 - 通信模块：根据无人机的通信方式选择合适的模块，例如Wi-Fi、蓝牙或者无线电控制器。 2. 安装OpenMV固件： - 在OpenMV官网下载最新固件，并按照官方文档的指引进行烧录到OpenMV摄像头模块上。 3. 编写代码： - 使用MicroPython编写代码来实现图像处理和控制逻辑。OpenMV提供了丰富的库和API，可以方便地进行图像处理、物体识别、跟踪等操作。 - 编写与无人机通信的代码，根据无人机的通信协议和API来进行控制。 4. 调试与测试： - 将OpenMV摄像头模块连接到电脑，通过串口或者Wi-Fi进行数据传输和调试。 - 在地面上进行测试，确保OpenMV能够准确地获取图像，并能够根据图像处理结果控制无人机的运动。 5. 优化与完善： - 根据项目需求，对代码进行优化和改进，提高图像处理的效率和控制的精确度。 - 进行实地测试，验证系统的稳定性和可靠性。 需要注意的是，具体的实现方法和步骤可能因项目需求、无人机型号和通信方式而有所不同。在实施之前，建议详细了解无人机和OpenMV的技术文档，以及相应的开发工具和API文档。

2021电赛openmv激光打点

2021年电赛中，我们使用OpenMV平台进行了激光打点的实验。 OpenMV是一款功能丰富的视觉处理开发板，它结合了图像传感器、处理器和软件库，可以实现各种图像处理和计算机视觉任务。 在激光打点实验中，我们首先将OpenMV板与激光发射器相连接。然后，我们编写了一段程序，对激光发射器进行控制，以在指定位置打点。程序中使用了OpenMV的图像处理功能，可以识别目标物体的特征点，并根据特征点的位置信息来确定打点的位置。 在实验过程中，我们使用了激光传感器来检测激光的位置。当激光照射到目标物体上时，激光传感器可以检测到激光的位置信息，并将其传输给OpenMV板。通过分析传感器数据，OpenMV可以确定激光的坐标，然后将其转化为控制激光发射器打点的指令。 通过这种激光打点的方式，我们可以实现高精度的打点操作。同时，OpenMV的快速处理能力和强大的图像处理功能也使得我们能够在复杂的环境中进行打点操作，并处理各种复杂的图像特征。 总结来说，2021年电赛中使用了OpenMV平台进行激光打点实验。我们通过编写程序和使用激光传感器，实现了准确的打点操作，并利用OpenMV的图像处理功能处理了复杂的图像特征。这一实验不仅展示了OpenMV的强大功能，还为我们未来的科研工作和实际应用提供了有力的支持。

电赛 openmv自动调整阈值

OpenMV是一种基于Python编程语言的强大的开源图像处理模块，常用于电子设计竞赛（电赛）中。OpenMV模块具备自动调整阈值的功能，这对于图像处理非常有帮助。 在图像处理中，阈值是一个非常重要的概念。它用来将灰度图像转换为二值图像，以便于后续的图像处理和分析。传统上，我们需要手动选择一个合适的阈值来进行二值化处理，但是这样的方法存在主观性，需要耗费大量时间和精力。 OpenMV在这方面提供了一种更智能的解决方案，可以自动调整阈值。它通过对图像的像素进行分析，找到合适的阈值。具体来说，OpenMV首先将图像转换为灰度图像，然后统计所有像素的灰度值，并根据灰度直方图找到最佳的阈值。这个过程是自动进行的，无需用户手动干预。 使用OpenMV进行自动调整阈值的好处是它可以提高图像处理的准确性和效率。无论输入图像的亮度和对比度如何变化，OpenMV都能自动调整阈值，确保最佳的二值化效果。这样，我们就可以在电赛中更加专注于其他更复杂和重要的任务，而无需花费过多时间和精力在阈值的选择上。 总之，OpenMV的自动调整阈值功能是电赛中非常实用的功能。它可以提高图像处理的准确性和效率，减轻了用户的负担，使图像处理过程更加智能化和高效化。使用OpenMV模块，我们可以更加专注于电赛的其他任务，提高竞赛的效果。

电赛openmv识别红色圆环

你可以使用OpenMV来识别红色圆环。首先，你需要将OpenMV连接到电脑上，并使用OpenMV IDE进行编程。以下是一个简单的示例代码，用于识别红色圆环： python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 配置红色颜色范围 red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) while(True): # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 在图像中查找红色圆环 circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2) # 如果找到圆环，则在图像上绘制圆环并输出位置信息 if circles: for circle in circles: img.draw_circle(circle.x(), circle.y(), circle.r(), color=(255, 0, 0)) print("圆心坐标：({},{})，半径：{}".format(circle.x(), circle.y(), circle.r())) # 显示图像 img.show() 你可以根据具体需求调整阈值和其他参数来优化识别效果。在代码中，我们通过调用find_circles函数来查找红色圆环的位置，然后使用draw_circle函数在图像上绘制圆环，并输出圆心坐标和半径信息。 希望这个简单的示例代码能帮助你开始识别红色圆环。如果有任何问题，请随时向我提问。

电赛 openmv光线太暗

你好！如果你觉得OpenMV的光线太暗，有几个可能的解决方案可以尝试： 1. 调整摄像头曝光：使用OpenMV的API，尝试增加摄像头的曝光时间，使其能够在较暗的环境下更好地捕捉图像。你可以尝试不同的曝光时间来找到最佳效果。 2. 增加光源：在光线不足的情况下，添加附加的光源可以改善图像质量。你可以使用LED灯或其他合适的光源来提供更多的照明。 3. 使用滤波器：如果环境中存在噪声或者其他干扰物，你可以尝试使用滤波器来降低噪声并改善图像质量。常用的滤波器包括均值滤波、中值滤波等。 4. 调整算法参数：如果你正在使用某种图像处理算法，可能需要调整算法参数以适应较暗的光线条件。不同的算法可能对光线条件更敏感，因此需要根据实际情况进行调整。 希望以上建议对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

电赛openmv与stm32通信

电赛中，OpenMV和STM32之间可以通过串口通信进行数据交互。下面是一种常见的方法： 1. 首先，在STM32上配置串口通信。你可以选择一个可用的串口（如USART1、USART2等），并设置合适的波特率、数据位、停止位和校验位等参数。 2. 在OpenMV上，你可以使用pyserial库来进行串口通信。首先，需要安装pyserial库。在OpenMV IDE中，选择"Tools" -> "Show Python Prompt"，然后在命令行中输入import upip和upip.install('pyserial')来安装。 3. 在OpenMV代码中，你需要导入pyserial库，并创建一个Serial对象来进行串口通信。例如： import serial # 创建一个Serial对象 ser = serial.Serial("/dev/ttyACM0", 115200) # 根据实际情况修改串口名称和波特率 # 发送数据 ser.write("Hello STM32!") # 接收数据 data = ser.read(10) # 读取10个字节的数据 # 关闭串口 ser.close() 这样，你就可以通过串口在OpenMV和STM32之间进行数据通信了。注意，在实际使用中，你可能需要根据具体情况对代码进行适当修改。

电赛无人机openmv

您好！对于电赛无人机OpenMV的问题，我可以给您一些简单的介绍。 OpenMV是一种基于Python编程语言的开源机器视觉平台，它可以与无人机系统集成，用于图像处理和计算机视觉应用。OpenMV具有小巧、低功耗和高性能的特点，适合在无人机上进行实时图像处理和分析。 通过OpenMV平台，您可以使用其内置的图像传感器和处理单元对图像进行实时采集和处理。它提供了丰富的库函数，用于处理图像、检测物体、跟踪运动以及进行形状识别等功能。您可以通过编写Python脚本来控制无人机的行为和决策，从而实现各种应用，如目标跟踪、自主导航等。 同时，OpenMV还提供了与其他硬件设备和传感器的接口，如UART、I2C、SPI等，方便与外部模块和传感器进行通信和数据交换。 总的来说，电赛无人机OpenMV是一个强大的机器视觉平台，可以为无人机的图像处理和计算机视觉应用提供丰富的功能和灵活性。希望以上信息能对您有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。

电赛无人机2022openmv

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，电赛无人机中使用了OpenMV视觉模块进行程序编写。OpenMV是一种视觉传感器，可以用于图像处理和目标识别。在电赛中，使用OpenMV进行视觉模块的编写，以实现无人机的自主飞行和任务执行。 根据引用\[2\]中列举的硬件设备，电赛无人机的组成包括机架、电调、电机、桨叶、航模动力电池、接收机与遥控器、TI主控板、激光雷达、MPU6050+气压计、openmv和光流模块。 关于OpenMV的具体应用，根据引用\[3\]的内容，其中提到了一种方法是通过拟合识别条纹边缘来实现目标识别。这种方法的准确度较高，但是OpenMV的图像视野范围有限。当直线从图像视野最下端到达最上端时，换算成无人机横向移动的距离仅有5-10cm。因此，当无人机超出此范围时，将无法获取直线，有一定的局限性。 综上所述，电赛无人机中使用OpenMV视觉模块进行程序编写，可以实现目标识别和自主飞行。然而，OpenMV的视野范围有限，需要注意其局限性。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [2019电赛--无人机题目OpenMV总结](https://blog.csdn.net/qq_41462923/article/details/99953746)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [TI电赛无人机](https://blog.csdn.net/weixin_45601654/article/details/120075177)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

电赛E题 openmv

根据引用[1]，2019电赛已经结束，有关OpenMV的总结笔记可以在这个链接中找到：https://blog.csdn.net/qq_41462923/article/details/99953746和https://sublimerui.top/archives/d508d500.html。根据引用[2]，无名创新的TM4C123飞控是开源的，可以在B站上找到相关的讲解视频。你可以在这个链接中找到相关视频：[2]。此外，根据引用[3]，还可以通过利用OpenMV视野中像素值的突变来寻找直角等特征。你可以在这个链接中找到相关的源代码：http://makermare.com:60010/example/feature/right-angle-detection.html。希望这些信息对你有帮助！

openmv电赛常用功能

根据引用[1]和引用[3]的内容，openmv在电赛中常用的功能包括： 1. 视觉模块：OpenMV提供了各类例程供参考使用，官网上的例程都有视频讲解，通俗易懂，可以帮助新手快速上手。在电赛中，视觉模块可以用于图像识别、颜色识别、二维码识别、巡线识别、基于模板匹配的数字识别、手势识别、标记识别、人脸识别等任务。 2. 算法集成：OpenMV支持多种机器学习和深度学习算法，包括ST cube-AI运行的mnist手写数字识别、lenet、CNN训练的模型算法、最新的mobile NET训练的模型等。此外，OpenMV还支持haarcascade训练的模型文件，可以进行行人检测、口罩检测、车辆识别、车牌检测、笑脸检测、动物、水果检测等任务。 3. 硬件集成：梦飞在openmv4上做了一些算法和硬件集成，支持更多的机器学习和深度学习算法，并在stm32F407上实现了整套openmv代码的集成，支持大部分openmv3支持的算法。这样可以降低openmv硬件的成本，并且开发了一些识别例程，包括颜色识别、二维码识别、巡线识别、基于模板匹配的数字识别、手势识别、标记识别、人脸识别等。 综上所述，openmv在电赛中常用的功能包括视觉模块、算法集成和硬件集成，可以用于图像识别、颜色识别、二维码识别、巡线识别、基于模板匹配的数字识别、手势识别、标记识别、人脸识别等任务。

电赛f题openmv巡线

您好！感谢您的问题。关于电赛 F 题 OpenMV 巡线，我可以给您一些基本的指导。 首先，OpenMV 是一款基于 MicroPython 的嵌入式视觉开发平台，可以用于图像处理和机器视觉应用。巡线是其中一个常见的应用场景。 在巡线任务中，您可以使用 OpenMV 来获取摄像头的图像，并对图像进行处理来识别线路。以下是一个基本的巡线流程： 1. 初始化摄像头：通过 OpenMV 的库函数初始化摄像头，设置相应的参数，如分辨率、帧率等。 2. 图像处理：通过获取摄像头的图像，可以使用 OpenMV 提供的图像处理库函数来进行处理，例如灰度化、二值化等。这样可以提取出线路的特征。 3. 线路识别：通过图像处理后的结果，可以使用计算机视觉算法来识别线路。常见的方法包括边缘检测、霍夫变换等。根据线路的特征，可以确定车辆应该如何行驶。 4. 控制车辆：根据线路识别的结果，可以使用 OpenMV 控制其他硬件（如电机驱动）来控制车辆的运动，使其沿着线路行驶。 请注意，以上仅为巡线任务的基本流程，具体实现还需要根据您的具体需求和比赛规则进行调整。您可以参考 OpenMV 的官方文档和示例代码来更深入地了解如何在 OpenMV 上实现巡线功能。 希望以上信息能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

openmv送药电赛

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以了解到在电赛中，小组使用了openMV进行数字识别和循迹。由于openMV的版本不能训练神经网络，他们采用了模板匹配的方法进行数字识别，并使用灰度传感器进行循迹。另外，他们还使用了STM32F411CEU6、TB6612等硬件组装了小车，并使用了HAL库进行底层代码和运动控制。他们在准备方面可能不够充分，但通过全力应对和熬夜通宵，最终取得了不错的成果。 根据引用\[3\]的内容，他们在第一天尝试了单独使用openMV进行寻迹，但由于无法训练神经网络，他们放弃了这个方法。相反，他们使用openMV处理数据，可以寻找红线、识别十字和黑白色块，并将处理好的数据传回单片机进行PID控制。此外，openMV还可以实现一排识别多个数字。 综上所述，他们在电赛中使用了openMV进行数字识别和循迹，并通过模板匹配和灰度传感器实现了这些功能。他们还使用了STM32F411CEU6、TB6612等硬件组装了小车，并通过HAL库进行底层代码和运动控制。尽管准备不够充分，但通过全力应对和熬夜通宵，他们取得了不错的成果。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [2021电赛F题智能送药小车方案分析(openMV数字识别,红线循迹,STM32HAL库freeRTOS,串级PID快速学习,小车自动...](https://blog.csdn.net/cubejava/article/details/121274043)[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] - *2* [2021年全国大学生电子设计大赛F题——智能送药小车，全方位解决方案+程序代码（详细注释）山东赛区国奖](https://blog.csdn.net/qq_45204725/article/details/121375031)[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 ]

电赛送药小车openmv

您好！对于电赛送药小车，OpenMV可以作为一个非常有用的工具。OpenMV是一款基于Python的机器视觉开发板，可以用来进行图像处理和目标识别等任务。 对于送药小车，您可以使用OpenMV来实现药品识别和送药路径规划等功能。通过OpenMV的摄像头模块，您可以将摄像头安装在小车上，实时获取药品的图像数据。然后，使用OpenMV提供的图像处理功能，可以对药品进行识别和分类，判断药品的种类和位置。 在识别到药品后，您可以使用OpenMV提供的串口通信功能，将识别结果发送给小车控制系统，进而实现自动化的送药功能。通过结合OpenMV和其他硬件设备（如电机驱动模块），您可以编写控制程序，实现小车的运动和路径规划，将药品准确地送到指定位置。 总之，OpenMV是一个强大的机器视觉开发工具，可以帮助您实现电赛送药小车的各种功能。希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

2012年电赛激光打靶openmv

2012年电赛激光打靶openmv是一项电子比赛中的创新项目。该项目利用了激光技术和OpenMV计算机视觉系统，以实现自动打靶的目标。 激光打靶是一项常见的射击运动，参赛者需要尽可能准确地击中靶子。而OpenMV是一种基于Python编程语言的计算机视觉系统，可以进行图像识别和分析。 在2012年的电赛中，该项目结合了激光技术和OpenMV系统，实现了一种自动打靶的系统。该系统使用了激光装置和OpenMV摄像头，通过摄像头实时捕捉靶子的图像，并由OpenMV系统进行图像处理和识别。 在系统运行时，激光发射器会发射出激光束，对准靶子。OpenMV摄像头会实时捕捉激光束反射回来的图像，然后经过OpenMV系统进行图像分析，判断靶子的位置和方向。 一旦确定了靶子的位置和方向，系统会自动调整激光束的方向，使其准确地对准靶子。然后，激光装置会发射激光束，射中靶子。整个过程完全自动化，参赛者只需要观察系统的运行和结果。 通过激光打靶openmv项目，参赛者可以提高射击的准确性和速度，减少误差，提升竞技水平。该项目的创新性在于将激光技术与计算机视觉系统结合，实现自动靶击。这不仅具有一定的实用价值，还为电子比赛和射击运动领域带来了新的可能性。

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