openmv线性回归巡线代码

下面是OpenMV线性回归巡线代码的示例：

#导入所需模块
import sensor, image, time
import math

# 设置摄像头分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(True)
sensor.set_hmirror(True)

# 设置感兴趣区域(ROI)，仅处理ROI中的图像，以提高处理速度
roi = (0, 100, 320, 80)
sensor.set_windowing((roi[0], roi[1], roi[2], roi[3]))

# 设置色块阈值
thresholds = [(0, 100, -128, 127, -128, 127),]

# 执行图像巡线
def line_follow():
    img = sensor.snapshot().binary(thresholds)  # 二值化图像
    hist = img.get_histogram(roi=roi)  # 获取ROI直方图
    centroid = hist.get_distribution()[0]  # 获取直方图质心
    img.draw_line((centroid, roi[1]), (centroid, roi[1] + roi[3]), color=(255, 0, 0))  # 在图像上绘制质心位置的红线
    img.draw_rectangle(roi, color=(0, 255, 0))  # 在图像上绘制ROI矩形
    return centroid - (roi[2] // 2)  # 返回差值

# 循环执行图像巡线
while True:
    error = line_follow()  # 获取偏差值
    print("error:", error)  # 输出偏差值
    time.sleep(10)  # 休眠10毫秒

在这个示例中，我们通过设置ROI来限制感兴趣的区域，然后使用`get_histogram()`函数获取ROI的直方图，并使用`get_distribution()`方法获取直方图质心。最后，我们通过在图像上绘制红线和绿色矩形来可视化ROI和直方图质心。最后，我们通过计算质心和图像中心之间的差异来计算偏差值，然后将其打印到控制台。