openmv找直线代码
时间: 2023-08-07 16:02:49 浏览: 50
以下是使用OpenMV找直线的代码示例:
```pythonimport sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time =2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
img.binary([50,100], invert=True) # 边缘检测 lines = img.find_lines(threshold=10, theta_margin=10, rho_margin=10, roi=(0,0, img.width(), img.height())) # 霍夫直线检测 for line in lines:
img.draw_line(line.line(), color=127)
print("FPS %f" % clock.fps())
```
这段代码使用了OpenMV的图像处理库进行边缘检测和霍夫直线检测。首先,通过设置图像的像素格式、帧大小和跳过帧数来初始化相机。然后,循环获取相机的图像,并对图像进行边缘检测和霍夫直线检测。最后,遍历检测到的直线并在图像上绘制出来。
相关问题
openmv寻找直线 示例代码
以下是使用OpenMV寻找直线的示例代码:
```python
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。
openmv识别直线
OpenMV可以使用HoughLinesP函数来识别直线。该函数的参数包括输入图像、输出的直线极坐标表示、像素扫描步长、角度步长、阈值、最小直线长度和最大间隔等。具体的代码示例如下:
```python
import sensor
import image
import time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
while(True):
img = sensor.snapshot()
lines = img.find_lines()
for line in lines:
img.draw_line(line.line(), color = (255, 0, 0))
img.show()
```
这段代码使用OpenMV的find_lines函数来识别直线,并在图像上绘制出识别到的直线。你可以根据需要调整参数来获取更好的识别效果。[1]
请注意,OpenMV是一种轻量级的机器视觉框架,相对于OpenCV来说,在处理复杂图像和高级图像处理方面可能会有一些限制。因此,在使用OpenMV进行直线识别时,你可能需要对图像进行进一步处理或滤波来提高识别效果。[2]