open mv 巡线

您好！如果您是指OpenMV这个开源嵌入式视觉系统，它可以用于巡线的应用。OpenMV具备图像处理和机器视觉功能，可以通过使用其内置的摄像头来检测和跟踪线条。

要使用OpenMV进行巡线，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 连接OpenMV到电脑或其他控制设备。
2. 使用OpenMV的Python编程接口编写代码，以设置摄像头参数和图像处理算法。
3. 在代码中使用图像处理技术，例如阈值化、边缘检测等，来识别和跟踪线条。
4. 根据检测到的线条信息，控制机器人或其他设备进行相应的动作，例如跟随线条进行移动。

具体的实现方式会根据您的应用场景和要求而有所不同，您可以参考OpenMV官方文档和示例代码，来学习如何使用OpenMV进行巡线任务。希望对您有所帮助！如果有更多问题，请随时提问。

相关问题

open MV巡线STM32

OpenMV与STM32通信是通过串口来实现的。在OpenMV上需要配置串口，可以使用以下代码进行配置：

uart = UART(3, 115200)  # 定义串口3变量
uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)  # 初始化串口参数

在IDE中，需要引入一些库并编写配置程序。以下是一个示例：

import sensor, image, time, math, pyb
from pyb import UART, LED
import json
import ustruct

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_auto_gain(False)  # 必须关闭自动增益以进行颜色跟踪
sensor.set_auto_whitebal(False)  # 必须关闭自动白平衡以进行颜色跟踪

clock = time.clock()

关于这些配置程序的作用可以在OpenMV官方文档中找到详细说明。

在巡线过程中，可以使用`find_blobs`函数来找到目标颜色的区域。该函数返回一个包含目标区域信息的列表。以下是一个示例代码：

while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs(\[red_threshold_01\])
    cx = 0
    cy = 0
    
    if blobs:
        max_b = find_max(blobs)
        img.draw_rectangle(max_b\[0:4\])  # 绘制矩形框
        img.draw_cross(max_b\[5\], max_b\[6\])  # 在目标区域中心画十字标记
        cx = max_b\[5\]
        cy = max_b\[6\]
        cw = max_b\[2\]
        ch = max_b\[3\]

以上代码中，`find_blobs`函数用于找到目标颜色的区域，并返回一个包含目标区域信息的列表。然后可以使用这些信息进行后续处理。

希望以上信息对您有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Open MV与STM32通信 寻找色块](https://blog.csdn.net/weixin_43903002/article/details/108953483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

open mv 循迹

OpenMV可以实现循迹功能，通过使用OpenMV的相关模块，如串口、键盘、MPU6050、超声波、OLED、LCD、PWM波输出等，以及OpenMV源码，可以实现对图像中的矩形、圆形、三角形以及红色、绿色、蓝色等进行识别。

在循迹功能的实现中，首先需要设置ROI（Region of Interest）区域，即图像中的感兴趣区域。合理的ROI区域设置可以减少OpenMV的计算资源消耗，提高系统运行速率。对于循迹时的ROI区域设置，常使用的方法是设置多个矩形区域，并为每个区域设置权重值，以便根据区域离视野的远近来调整权重值。通常情况下，离视野越近的区域设置的权重值应该更大。

使用OpenMV进行循迹时，可以使用findblobs函数进行颜色识别，以找到目标色块进行巡线。同时，还可以利用快速线性回归进行循迹，并自动跟踪颜色。 通过串口通信，OpenMV还可以与单片机进行通信，以实现更多功能。