openmv自定义寻找长方形函数

如果你想自定义一个函数来寻找长方形，可以按照以下步骤进行操作：

1. 预处理图像：在寻找长方形之前，通常需要对图像进行预处理。你可以使用OpenMV提供的图像处理函数，如二值化、滤波、边缘检测等，根据具体情况选择适当的预处理方法。

2. 寻找轮廓：使用 `find_contours()` 函数来寻找图像中的轮廓。轮廓是一系列连续的点，可以表示图像中的物体边界。

3. 过滤轮廓：根据长方形的特征，可以对轮廓进行过滤。例如，可以根据轮廓的面积、长宽比、角度等属性来判断是否符合长方形的条件。

4. 绘制长方形：对于符合条件的轮廓，可以通过绘制边界框或者其他标记方式将其标记出来，以便于可视化和进一步分析。

下面是一个示例代码，演示如何自定义一个函数来寻找长方形：

 # 预处理图像 img = img.to_grayscale()
 img = img.binary([threshold]) # 使用阈值进行二值化 # 寻找轮廓 contours = img.find_contours()

 # 过滤轮廓 rects = []
 for c in contours:
 rect = c.rect() # 获取轮廓的边界框 # 根据长方形的特征进行过滤 if rect[2] > min_width and rect[3] > min_height and abs(rect[2] - rect[3]) < max_diff_ratio * max(rect[2], rect[3]):
 rects.append(rect)

 return rects# 初始化摄像头sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)

while True:
 # 获取图像快照 img = sensor.snapshot()

 # 寻找长方形 rects = find_rects(img)

 # 绘制长方形边界框 for r in rects:
 img.draw_rectangle(r, color=(255,0,0))

 # 显示图像 img.show()

在这个示例中，我们定义了一个 `find_rects()` 函数来寻找长方形。在函数中，我们首先对图像进行了预处理，然后使用 `find_contours()` 函数寻找轮廓。接下来，我们根据长方形的特征过滤轮廓，并将符合条件的长方形边界框保存到列表中。最后，我们在图像上绘制长方形边界框，并显示图像。

请根据具体需求和场景，调整预处理、过滤条件和绘制方法。希望这个示例能帮助你自定义一个函数来寻找长方形。如有需要，请参考 OpenMV 的官方文档获取更多详细信息。