openmv二值化函数
时间: 2023-10-19 19:31:18 浏览: 258
OpenMV的二值化函数是`image.binary([threshold])`,用于将图像转换为二值图像。
参数`threshold`是可选的,表示阈值。如果不提供阈值,默认使用自适应阈值算法进行二值化。自适应阈值算法会根据图像的局部区域计算不同的阈值,以适应不同区域的光照变化。
以下是一个使用`image.binary()`函数进行二值化的示例代码:
```
import sensor
import image
# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 拍摄图像
img = sensor.snapshot()
# 将图像二值化
img.binary()
# 显示二值化后的图像
img.show()
```
以上代码通过OpenMV相机获取一张图像,然后使用`binary()`函数进行二值化,最后将结果显示出来。
相关问题
openmv二值化巡线
在OpenMV中,要进行二值化巡线,可以使用图像直方图均衡化的方法。直方图均衡化是一种将图像中的对比度和亮度标准化的方法。通过调用`image.histeq()`函数来实现直方图均衡化。该函数可以接受参数`adaptive`、`clip_limit`和`mask`来进行自适应处理。如果`adaptive`参数为True,则会使用自适应直方图均衡化方法,这通常比非自适应方法更好,但运行时间较长。`clip_limit`参数用于限制自适应直方图均衡化的对比度,较小的值可以生成受限制对比度的图像。`mask`参数则用作像素级掩码的图像,只有在掩码中设置的像素会被修改。最后,函数会返回一个图像对象,您可以使用点表示法调用其他方法进行进一步处理。请注意,该函数不支持压缩图像和bayer图像。通过使用直方图均衡化函数,您可以实现OpenMV二值化巡线的目标。
openmv二值化图像处理
对于OpenMV,二值化图像处理可以使用`image.binary()`函数来实现。以下是一个示例代码:
```pythonimport sensor
import image
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 拍摄图像
img = sensor.snapshot()
# 图像二值化处理
threshold = (100, 255) # 设置阈值范围
img.binary([threshold])
# 显示图像
img.show()
```
在上面的示例中,首先初始化摄像头,然后拍摄一张图像。接下来,使用`binary()`函数对图像进行二值化处理,通过设置阈值范围来确定哪些像素点被认为是黑色或白色。最后,使用`show()`函数显示处理后的图像。
你可以根据实际需求调整阈值范围以及其他参数来获得更好的二值化效果。