openmv和openart的区别

OpenMV和OpenART是两个不同的项目，它们分别针对不同的领域和应用。

OpenMV是一个面向计算机视觉的开源平台，它专注于提供低成本、高性能的嵌入式视觉解决方案。OpenMV板搭载了一颗高性能的图像传感器和一块处理器，可以进行图像采集、图像处理、机器视觉算法等。用户可以通过Python编程语言在OpenMV上编写代码，实现各种计算机视觉应用，例如目标检测、人脸识别等。OpenMV适用于机器视觉爱好者、学生、教育机构等。

而OpenART是一个开源的艺术项目，旨在推动艺术与科技的结合。OpenART提供了一系列的开源硬件和软件工具，供艺术家和创作者使用。这些工具包括可编程灯光控制器、交互式装置、音乐生成器等，可以用于创作各种艺术作品，例如交互式装置艺术、音乐表演等。OpenART适用于艺术家、设计师、创客等。

总结来说，OpenMV是一个面向计算机视觉的嵌入式平台，而OpenART是一个推动艺术与科技结合的项目。它们在应用领域和目标用户上有所差异。

相关问题

openart mini和openmv有什么区别？

OpenArt Mini 和 OpenMV 从硬件物理角度来看是两个不同的产品，OpenArt Mini 基于ESP32 开发板，而 OpenMV 则使用自己研发的嵌入式视觉处理器。功能方面，OpenArt Mini 更为强大，支持 WiFi、蓝牙、语音识别等功能，并且在开发板上还预置了 Scratch 和 Micropython 两种编程方式，因此在易用性上也更胜一筹。而 OpenMV 则更为专注于机器视觉，拥有更为强大的图像处理能力。

openart曝光太高，怎么用openmvide函数降低曝光

在OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中，调整图像曝光通常涉及到对图像的像素值进行操作，特别是当提到“曝光”过高时，可能是指图像过亮，需要降低其亮度。如果你想使用OpenCV中的`cv2`库来降低曝光，你可以尝试以下几个步骤：

1. **获取原始图像**：首先，使用`cv2.imread()`函数读取原图。

import cv2

image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

2. **计算新曝光**：创建一个新的浮点型图像，用于存储处理后的结果。假设你需要降低原始图像曝光量的x%，那么可以这样计算新的像素值。

exposure_reduction_ratio = 0.9  # 假设降低10%
new_exposure = image * exposure_reduction_ratio

3. **限制像素值范围**：由于OpenCV中的像素值通常是8位无符号整数，所以可能需要将调整后的像素值限制在合法范围内（0-255）。

new_exposure = np.clip(new_exposure, 0, 255).astype(np.uint8)

4. **显示或保存图像**：最后，你可以使用`cv2.imshow()`展示处理后的图像，或者用`cv2.imwrite()`保存到文件。

cv2.imshow("Exposure Reduced Image", new_exposure)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('output_image.jpg', new_exposure)

如果你的问题中提到的是OpenArt或某个特定软件的“曝光”设置，那么具体方法可能会有所不同，因为这取决于API和软件提供的参数。但一般来说，上述流程适用于基于OpenCV的基本曝光调节。