openmv颜色识别小球
时间: 2023-08-02 18:05:38 浏览: 254
OpenMV的颜色识别功能可以用于追踪小球。在OpenMV的编程中,首先需要对红色的阈值进行调整,以告诉OpenMV如何识别红色。可以使用LAB的阈值编辑器来调整阈值,使得二进制图像中只有红色区域的映像。然后,通过使用find_blobs函数来找到图像中的红色区域,并使用draw_rectangle和draw_cross函数将找到的红色区域框起来并标记出中心位置。通过判断中心位置所在的区域,可以将区域的标志信息通过串口传递给STM32,从而实现对舵机的控制,使OpenMV摄像头对准被测物体,实现物体追踪功能。[2][3]
相关问题
openmv颜色识别追踪小球
你可以使用OpenMV来进行颜色识别和小球追踪。首先,你需要安装OpenMV IDE并连接OpenMV摄像头。
以下是一个基本的代码示例,用于识别和追踪一个特定颜色的小球:
```python
import sensor
import image
import time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_auto_gain(False, value=100)
# 设置颜色阈值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # (R_min, R_max, G_min, G_max, B_min, B_max)
# 初始化屏幕显示
lcd = ili9341.ILI9341(dc=pin('Y9'), cs=pin('Y10'), rst=pin('Y11'), width=320, height=240)
while True:
# 捕获图像
img = sensor.snapshot()
# 寻找颜色区域
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
if blobs:
# 找到最大的色块
max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
# 在色块周围画一个矩形
img.draw_rectangle(max_blob.rect())
img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())
# 在LCD屏幕上显示图像
lcd.display(img)
```
在这个示例中,我们首先初始化摄像头并设置图像格式和大小。然后,我们设置了一个颜色阈值,用于识别红色小球。接下来,我们进入一个循环,在每次循环中捕获图像并寻找颜色区域。如果找到了匹配的颜色区域,我们会找到最大的色块,并在它周围画一个矩形和十字。最后,我们将图像显示在连接的LCD屏幕上。
你可以根据需要调整代码中的颜色阈值和其他参数,以适应不同的场景和小球颜色。此外,OpenMV还提供了许多其他功能和API,可以用于图像处理和机器视觉任务。你可以参考OpenMV的文档和示例代码来进一步探索其功能。
openmv颜色识别m追踪小球
OpenMV可以通过使用find_blobs函数来进行颜色识别和追踪小球。该函数的参数包括阈值、感兴趣区域、步长、反转、面积阈值、像素阈值、合并等等。[1]
在相关的代码中,可以看到main函数调用了OpenMV的相关代码,并且包含了OpenMV.h头文件。在OpenMV.h头文件中定义了一个结构体openmv,其中包含了一些变量。[2][3]
因此,通过使用OpenMV的find_blobs函数和相关的代码,可以实现对颜色的识别和追踪小球的功能。
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