openmv的find_line_segments()函数
时间: 2024-03-11 18:46:08 浏览: 14
对不起,我的回答有误。OpenMV实际上没有名为“openmvfind_line_segments()”的函数,而是有一个名为“find_line_segments()”的函数。
find_line_segments()函数是OpenMV相机中的一个图像处理函数,用于在图像中查找并返回线段的位置信息。该函数可以通过设置不同的参数来适应不同的场景,例如设置线段长度、线段间距、线段方向等。在使用该函数时,需要先对图像进行预处理,例如二值化、降噪等操作,以提高线段查找的准确率和效率。
相关问题
openmv的视觉处理函数
OpenMV是一款基于MicroPython的开源视觉处理平台,它提供了丰富的视觉处理函数来帮助用户进行图像和视频的处理。以下是一些常用的OpenMV视觉处理函数的介绍:
1. `find_blobs()`:用于在图像中查找颜色块。可以通过设置颜色阈值、面积范围等参数来筛选出目标颜色块,并返回其位置、大小等信息。
2. `find_circles()`:用于在图像中查找圆形。可以通过设置圆心位置、半径范围等参数来筛选出目标圆形,并返回其位置、半径等信息。
3. `find_line_segments()`:用于在图像中查找直线段。可以通过设置线段长度、角度范围等参数来筛选出目标直线段,并返回其起点、终点等信息。
4. `find_qrcodes()`:用于在图像中查找二维码。可以通过设置二维码类型、容错率等参数来筛选出目标二维码,并返回其内容、位置等信息。
5. `find_template()`:用于在图像中查找模板匹配。可以通过提供一个模板图像,在目标图像中寻找与之相似的区域,并返回其位置、相似度等信息。
6. `image_processing()`:用于对图像进行基本的处理操作,如灰度化、二值化、平滑滤波、边缘检测等。
7. `get_histogram()`:用于获取图像的直方图信息,可以用于图像的颜色分布分析。
8. `get_statistics()`:用于获取图像的统计信息,如最大值、最小值、平均值等。
以上仅是OpenMV视觉处理函数的一部分,还有很多其他功能强大的函数可供使用。如果您有具体的需求或更深入的问题,我可以为您提供更详细的解答。
openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())
下面是一个示例代码,演示如何使用OpenMV的UART库将代码通过串口发送给Arduino:
在OpenMV端的代码:
```python
from pyb import UART
uart = UART(3, 115200) # 根据你的实际情况选择正确的串口和波特率
# 你的代码
code = '''
import sensor
import image
import time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
clock = time.clock()
while True:
clock.tick()
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
# 检测圆形
for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2):
img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0))
print(c)
img = sensor.snapshot()
# 检测矩形
for r in img.find_rects(threshold=10000):
img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
for p in r.corners():
img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0))
print(r)
# 检测三角形
sum_theta = 0
count = 0
for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10):
img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0))
sum_theta += l.theta()
count += 1
avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0
if 1 < avg_theta < 110:
print('三角形')
print("FPS %f" % clock.fps())
'''
uart.write(code) # 将代码以字符串形式发送给Arduino
```
在Arduino端:
```cpp
#include <Arduino.h>
void setup() {
Serial.begin(115200); // 与OpenMV的波特率保持一致
}
void loop() {
if (Serial.available()) {
String code = Serial.readString(); // 从串口读取OpenMV发送的代码
Serial.println("Received code:");
Serial.println(code);
// 在这里执行接收到的代码
eval(code);
}
}
```
请注意,上述示例代码假设你已经正确连接了OpenMV和Arduino,并将它们连接到正确的串口。你需要根据实际情况选择正确的串口和波特率,并根据需要修改数据的发送和接收方式。确保OpenMV和Arduino之间的串口通信正常工作,并根据你的需求进行相应的配置。
这个示例将在OpenMV端的UART对象中写入代码字符串,并通过串口发送给Arduino。Arduino端会接收到代码字符串,并在串口监视器上显示收到的代码。你可以在Arduino的`loop()`函数中执行接收到的代码,以实现你想要的功能。
希望这个示例能帮助你将代码通过串口发送给Arduino。如果你有任何其他问题,请随时提问。