openmv背景差分法代码怎么写

OpenMV的背景差分法代码如下：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 初始化背景图像
background = None
# 设置阈值
threshold = 10

while(True):
    # 获取当前帧
    img = sensor.snapshot()
    # 如果背景图像为空，则将当前帧设置为背景图像
    if background is None:
        background = img.copy()
        continue

    # 计算当前帧与背景图像的差异
    diff = img.difference(background)
    # 将差异图像转为灰度图像
    diff = diff.to_grayscale()
    # 对灰度图像进行二值化处理
    diff.binary([threshold])

    # 显示差异图像
    img.draw_image(diff, 0, 0)

相关问题

openmv与arduino串口通信代码怎么写

在OpenMV和Arduino之间进行串口通信，需要在两个设备上分别编写代码。

首先，让我们看看如何在OpenMV上编写代码以向Arduino发送数据：

import time
from pyb import UART

uart = UART(3, 9600)  # 初始化串口3，波特率为9600

while (True):
    uart.write("Hello from OpenMV!\n")  # 向串口发送数据
    time.sleep(1000)  # 延时1秒钟

上述代码通过OpenMV的 UART 模块初始化了一个串口，然后不断地向串口发送数据。请注意，这里使用的是 `uart.write()` 方法，该方法可以向串口写入字符串。

接下来，让我们看看如何在Arduino上编写代码以接收来自OpenMV的数据：

void setup() {
  Serial.begin(9600);  // 初始化串口，波特率为9600
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {  // 判断串口是否可用
    String data = Serial.readStringUntil('\n');  // 读取串口上的数据
    Serial.println(data);  // 在串口监视器上输出数据
  }
}

上述代码通过 `Serial` 对象初始化了一个串口，并使用 `Serial.available()` 方法判断串口是否可用。如果串口可用，就使用 `Serial.readStringUntil()` 方法读取串口上的数据，并通过 `Serial.println()` 方法在串口监视器上输出数据。

这样，OpenMV 和 Arduino 之间的串口通信就可以正常工作了。

openmv小车巡线代码 Python代码

OpenMV是一款专为微嵌入式计算机设计的开源机器视觉库，常用于简单的物联网项目，包括机器人巡线。在Python环境下，OpenMV提供了一些方便的函数来处理图像并实现巡线功能。

下面是一个基本的OpenMV Python代码示例，用于检测黑色线条（假设传感器已经对白线进行了设置）：

import sensor, image, time

# 初始化相机模块
sensor.reset() # Reset and initialize the camera module
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (for color)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)

# 设置滤波器和线检测参数
threshold = 150 # 黑线与背景像素阈值
line_width = 10 # 线条检测宽度

while True:
    img = sensor.snapshot() # Take a picture
    img.draw_rectangle((0, 0), (sensor.width(), sensor.height()), color=(0, 255, 0)) # Draw a rectangle around the image for reference
    edges = img.edges(threshold=threshold) # Find edges in the image
    lines = edges.hough_lines(line_width=line_width, threshold=10, min_line_length=100, max_line_gap=20) # Perform Hough transform on edges to find lines
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line
            img.line([(x1, y1), (x2, y2)], color=(255, 0, 0)) # Draw detected line
            # 根据需要添加巡线逻辑，例如判断是否超出预设区域
    img.show()