openmv求矩形面积

以下是OpenMV使用Python代码计算矩形面积的示例：

import sensor, image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 等待摄像头稳定
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()

# 寻找矩形
while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    for r in img.find_rects(threshold = 10000):
        img.draw_rectangle(r.rect())
        img.draw_string(r.x(), r.y(), "Area: %d" % (r.w() * r.h()))

    print("FPS: ", clock.fps())

在此代码中，我们使用OpenMV的`find_rects`函数来查找所有矩形，并使用矩形的宽度和高度计算面积。我们使用`draw_rectangle`和`draw_string`函数在图像上绘制矩形和面积信息。

相关问题

openmv计算矩形面积

OpenMV是一款开源的基于微控制器的机器视觉平台，它主要用于嵌入式设备上进行图像处理任务，例如识别人脸、检测物体等。如果你想要在OpenMV上计算摄像头捕捉到的矩形区域的面积，首先需要对图像进行矩形检测，然后利用宽度和高度来计算。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装库**：OpenMV提供了`cv2`这样的图像处理库，用于识别矩形。你需要确保已安装并导入这个库。

import cv2

2. **获取矩形信息**：通过OpenMV提供的`find_rectangle`函数或者自定义的边缘检测算法（如Canny算子），找到图像中的矩形边界。

3. **提取矩形尺寸**：从检测到的矩形位置（通常包含四个点，左上角和右下角）计算出矩形的宽度（两个相邻边之间的距离）和高度。

4. **计算面积**：

   width = abs(rect - rect) # 左上角x坐标和右下角x坐标的差值
   height = abs(rect - rect) # 左上角y坐标和右下角y坐标的差值
   area = width * height

5. **结果输出**：打印或保存矩形的面积。

print("矩形面积:", area)

openmv矫正矩形

你可以使用OpenMV来矫正矩形。OpenMV是一款基于Python的图像处理平台，可以用于机器视觉应用。

要矫正矩形，你可以使用OpenMV的图像处理函数来检测并识别矩形。下面是一个示例代码，演示了如何使用OpenMV来矫正矩形：

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 设置阈值thresholds = [(30,100, -64, -8, -32,32)] # 这里根据实际情况调整# 寻找并识别矩形while True:
 img = sensor.snapshot() # 获取图像 # 寻找矩形 rects = img.find_rects(thresholds, roi=(0,0, img.width(), img.height()))

 # 矫正矩形 for r in rects:
 img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255,0,0))
 img.draw_cross(r.cx(), r.cy(), color=(0,255,0))

 # 显示图像 img.show()

在代码中，我们首先初始化摄像头，然后设置图像帧的大小和格式。接下来，我们设置阈值以便找到矩形。在循环中，我们不断获取摄像头图像，并使用`find_rects()`函数寻找矩形。然后，我们使用`draw_rectangle()`函数绘制矩形的边界框，并使用`draw_cross()`函数在矩形的中心绘制一个交叉标记。最后，我们使用`show()`函数显示图像。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据实际情况调整阈值和其他参数来适应你的应用场景。此外，你还可以进一步处理矩形，比如计算其角度、面积等信息。

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。