openmv求矩形面积
时间: 2023-09-16 20:09:10 浏览: 67
以下是OpenMV使用Python代码计算矩形面积的示例:
```python
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:
```pythonimport sensorimport image# 初始化摄像头sensor.reset()
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。
openmv怎么寻找矩形边框
OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉平台,可以用于图像处理和计算机视觉应用。要在OpenMV中寻找矩形边框,可以使用以下步骤:
1. 初始化摄像头:首先,需要初始化OpenMV板上的摄像头,以便捕获图像。
2. 图像预处理:对于边框检测,可以使用一些图像预处理技术来增强图像的对比度或减少噪声。例如,可以使用灰度化、二值化或滤波等方法。
3. 边缘检测:使用边缘检测算法(如Canny算法)来检测图像中的边缘。这将生成一个二值图像,其中边缘被标记为白色,其他区域为黑色。
4. 轮廓检测:使用轮廓检测算法(如find_contours函数)来检测边缘图像中的轮廓。这将返回一组轮廓点的坐标。
5. 筛选矩形轮廓:根据需要的矩形特征(如面积、长宽比等),筛选出符合条件的矩形轮廓。
6. 绘制边框:使用绘图函数(如draw_rectangle函数)在原始图像上绘制矩形边框。
7. 显示结果:将处理后的图像显示在OpenMV板上,或者将结果传输到其他设备进行进一步处理或显示。
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