openmv寻找直线

OpenMV使用霍夫变换的函数来寻找直线。该函数返回所有直线对象，可以通过限制直线的角度来找到图像中的横线和竖线。具体的步骤如下：

1. 首先，你需要设置寻找直线的角度范围。通过调整min_degree和max_degree来限制直线的角度。

2. 使用img.find_lines函数进行直线的寻找，传入参数roi来指定感兴趣区域。

3. 对于找到的每一条直线，你可以获得其角度theta和垂直距离rho。

4. 对于横线和竖线，可以将rho近似认为是横线的纵坐标值和竖线的横坐标值。

5. 通过比较直线和目标点的距离，筛选出离目标点最近的两条横线和两条竖线。

这样，你就可以使用OpenMV寻找直线了。请问还有其他

相关问题

python openmv寻找直线

你可以使用 OpenMV 库来定位和识别直线。下面是一个示例代码，展示了如何在 OpenMV 上查找直线：

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time =2000)

# 设置阈值以便于检测直线THRESHOLD = (30,100)

while True:
 # 拍摄图像 img = sensor.snapshot()

 # 应用图像处理算法来查找直线 lines = img.find_lines(threshold = THRESHOLD, theta_margin =25, rho_margin =25)

 if lines:
 # 在图像上绘制直线 for line in lines:
 img.draw_line(line.line(), color =127)

 # 显示图像 img.show()

这段代码首先初始化了摄像头，然后设置了图像的格式和大小。然后，在一个循环中，它获取摄像头捕获的图像，然后使用 `find_lines()` 函数来查找直线。通过调整阈值、角度余量和距离余量，你可以对直线的检测进行微调。最后，代码将绘制检测到的直线，并将图像显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体应用进行更多的调整和优化。还可以使用其他图像处理技术，如霍夫变换等，来提高直线检测的准确性。

openmv寻找直线 示例代码

以下是使用OpenMV寻找直线的示例代码：

import sensor, image, time

sensor.reset()                      # 摄像头重置
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  # 设置图像分辨率
sensor.skip_frames(time = 2000)     # 等待摄像头稳定

clock = time.clock()                # 创建计时器对象

while(True):
    clock.tick()                    # 计时器开始计时
    img = sensor.snapshot()         # 获取一帧图像
    img.binary([THRESHOLD])          # 二值化图像
    lines = img.find_lines(threshold = 1000, theta_margin = 25, rho_margin = 25) # 寻找直线
    for l in lines:
        img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0))  # 在图像上绘制直线
    print("FPS: ", clock.fps())      # 输出帧率

上面的代码中，使用了OpenMV的`sensor`和`image`库来获取图像并操作图像。在每次循环中，使用`img.find_lines()`函数寻找直线，并使用`img.draw_line()`函数在图像上绘制直线。函数中的参数可以根据实际情况进行调整。