边缘检测openmv

在OpenMV中进行边缘检测可以使用特征点识别函数`image.find_keypoints()`。该函数可以在指定的识别区域内提取图像的边缘特征点，并返回一个矩形对象列表。你可以通过调整参数来控制提取的边缘点的数量和质量。其中，`threshold`参数用于控制提取的数量，`normalized`参数用于在多分辨率下关闭提取关键点，`scale_factor`参数用于调整运行速度和图像匹配的质量，`max_keypoints`参数用于限制关键点的数量，`corner_detector`参数用于选择角点检测算法，可以选择AGAST角点检测算法或FAST角点检测算法。[1]

在OpenMV-H7基板上，结合OV7725卷帘快门摄像头进行机器视觉应用开发时，特征检测是基础的内容之一。特征检测包括边缘检测、形状识别和特征点识别等。边缘检测是基于摄像头获取的图像进行的，可以通过在图像上画标记来进行边缘检测。[2]

要在OpenMV IDE中进行边缘检测，你可以将相关代码复制到新建的文件中，并将板子连接到OpenMV IDE。然后，点击IDE左下角的绿色按钮，你就可以在IDE右边的窗口实时显示提取到的边缘特征图像。边缘检测的原理与线段识别和直线识别类似，只是调用的函数不同。你可以参考官方提供的源码来进行具体操作。[3]