open mv矩形边缘检测
时间: 2023-08-06 10:07:38 浏览: 61
OpenMV是一种基于Python的开源机器视觉平台,它提供了丰富的图像处理功能,包括边缘检测。
对于OpenMV平台的矩形边缘检测,可以按照以下步骤进行:
1.采集图像:OpenMV平台通过相机模块采集图像。
2. 图像预处理:对于边缘检测,通常需要对图像进行灰度化处理,可以使用OpenMV提供的相关函数来实现。
3. 边缘检测算法:OpenMV平台支持多种边缘检测算法,如Sobel算子、Canny算子等。可以根据具体的需求选择合适的算法进行边缘检测。
4. 边缘处理:根据需要对提取出的边缘进行处理,如细化、连接、分离等操作,以获取更精确的边缘信息。
5. 拟合矩形:可以使用OpenMV提供的函数对边缘进行拟合矩形操作,得到矩形的中心坐标、边长和旋转角度等信息。
总结起来,OpenMV平台的矩形边缘检测包括图像采集、预处理、边缘检测算法选择、边缘处理和拟合矩形等步骤,通过这些步骤可以实现对矩形边缘的检测和相关信息的提取。
相关问题
利用曼哈顿边缘检测,利用c语言,在二值化图像找找矩形,写一份代码
以下是基于曼哈顿边缘检测和c语言的二值化图像矩形查找代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define WHITE_PIXEL 255
#define BLACK_PIXEL 0
int is_blank_column(unsigned char *pixels, int height, int width, int column) {
for (int row = 0; row < height; row++) {
if (pixels[row * width + column] == WHITE_PIXEL) {
return 0;
}
}
return 1;
}
int is_blank_row(unsigned char *pixels, int height, int width, int row) {
for (int column = 0; column < width; column++) {
if (pixels[row * width + column] == WHITE_PIXEL) {
return 0;
}
}
return 1;
}
void find_bounding_box(unsigned char *pixels, int height, int width) {
int top, bottom, left, right, count;
top = bottom = left = right = count = 0;
// Find top boundary
for (int row = 0; row < height; row++) {
if (!is_blank_row(pixels, height, width, row)) {
top = row;
break;
}
}
// Find bottom boundary
for (int row = height - 1; row >= 0; row--) {
if (!is_blank_row(pixels, height, width, row)) {
bottom = row;
break;
}
}
// Find left boundary
for (int col = 0; col < width; col++) {
if (!is_blank_column(pixels, height, width, col)) {
left = col;
break;
}
}
// Find right boundary
for (int col = width - 1; col >= 0; col--) {
if (!is_blank_column(pixels, height, width, col)) {
right = col;
break;
}
}
printf("Bounding box: (%d,%d) - (%d,%d)\n", left, top, right, bottom);
}
int main(int argc, char **argv) {
if (argc < 2) {
printf("Usage: %s <image_file>\n", argv[0]);
exit(1);
}
char *image_file = argv[1];
// Load image into memory
FILE *fp = fopen(image_file, "rb");
if (!fp) {
printf("Failed to open %s\n", image_file);
exit(1);
}
int width, height;
unsigned char *pixels;
fscanf(fp, "P5\n%d %d\n255\n", &width, &height);
pixels = (unsigned char *)malloc(width * height * sizeof(unsigned char));
fread(pixels, sizeof(char), width * height, fp);
fclose(fp);
// Threshold image
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
pixels[i] = pixels[i] > 127 ? WHITE_PIXEL : BLACK_PIXEL;
}
// Find bounding box
find_bounding_box(pixels, height, width);
free(pixels);
return 0;
}
```
这份代码会读取指定路径的图像文件并把它转换成二值化的像素数据。然后,它会通过曼哈顿边缘检测方法寻找这个矩形的边缘并输出这个矩形的左上角和右下角坐标。
halcon 霍夫直线检测
Halcon中的霍夫直线检测是一种图像处理算法,可以用来检测图像中的直线。它基于霍夫变换和阈值操作,通过寻找图像中的直线特征来实现直线检测。具体步骤如下:
1. 首先,使用read_image函数读取图像,并使用get_image_size函数获取图像的宽度和高度信息。
2. 使用dev_open_window函数打开一个窗口来显示图像。
3. 使用rectangle1_domain函数指定一个矩形区域,限定直线检测的范围。
4. 使用sobel_amp函数对图像进行边缘检测,得到边缘幅值。
5. 使用dev_set_color函数设置绘制对象的颜色。
6. 使用threshold函数对边缘图像进行阈值操作,得到二值化的边缘图像。
7. 使用hough_lines函数进行霍夫变换,检测图像中的直线,得到直线的角度和距离信息。
8. 使用dev_set_color函数设置绘制对象的颜色。
9. 使用gen_region_hline函数将检测到的直线转化为区域,方便后续处理。
10. 使用dev_display函数显示图像和检测到的直线区域。
11. 最后使用stop函数停止程序的执行。
以上是Halcon中霍夫直线检测的基本步骤。具体的参数设置和处理细节可以根据实际情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [halcon霍夫直线检测](https://blog.csdn.net/weixin_43491924/article/details/95973856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Halcon】霍夫直线检测hough_lines](https://blog.csdn.net/Taily_Duan/article/details/51306128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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