openmv巡双线例程

以下是OpenMV巡线例程的代码：

import sensor, image, time

# 设置感光元件分辨率为QVGA（320x240）
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 设置阈值
GRAYSCALE_THRESHOLD = (100, 255)

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 将图像转为灰度图
    img = img.to_grayscale()

    # 二值化图像
    img.binary([GRAYSCALE_THRESHOLD])

    # 寻找直线
    line = img.get_regression([(255,255)], robust=True)

    # 如果找到了直线
    if line:
        # 在图像上画出直线
        img.draw_line(line.line(), color=127)
        print(line.x1(), line.y1(), line.x2(), line.y2())

    # 显示图像
    img.show()

相关问题

openmv机器学习例程

您好！以下是一个OpenMV机器学习例程的大致步骤：

1. 数据收集：首先，您需要收集用于训练和测试的图像数据。这些数据可以是属于不同类别的图像，比如分类问题，或者是包含目标位置标注的图像，比如目标检测问题。

2. 数据预处理：对于机器学习任务，数据预处理非常重要。您可能需要对图像进行缩放、裁剪、旋转等操作，以及对图像进行标准化或归一化，使其适合机器学习算法的输入。

3. 模型训练：使用收集到的数据，您可以选择一个合适的模型来训练。OpenMV支持一些常见的机器学习算法，比如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。您可以使用OpenMV的机器学习库来构建和训练模型。

4. 模型优化：在训练完成后，您可以通过调整模型的超参数、增加数据量或进行数据增强等方法来优化模型的性能。这个过程可能需要多次迭代和实验。

5. 测试和评估：使用测试数据集来评估模型的性能。您可以计算精度、召回率、F1分数等指标来衡量模型的准确性和性能。根据测试结果，您可以决定是否需要进一步改进模型。

这只是一个简单的机器学习例程概述，具体的步骤和实现方法可能因任务类型和需求而有所不同。希望对您有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

openmv线段检测例程

在OpenMV中，可以使用`image.find_line_segments()`函数来进行线段检测。该函数可以在图像中检测出直线的线段，并返回一个线段对象列表。下面是一个OpenMV线段检测的例程：

import sensor
import image
import time

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

# 设置阈值
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)] # 根据实际情况调整阈值

while(True):
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 线段检测
    lines = img.find_line_segments(thresholds, merge_distance = 10, max_theta_diff = 45)

    # 绘制检测到的线段
    for line in lines:
        img.draw_line(line.line(), color = (255, 0, 0))

    # 显示图像
    img.show()

在上述例程中，首先初始化摄像头，并设置图像的格式和大小。然后设置线段检测的阈值，根据实际情况调整阈值以适应不同的场景。接下来进入循环，获取图像并进行线段检测。通过调用`img.find_line_segments()`函数，传入阈值、合并距离和最大角度差等参数，可以得到检测到的线段对象列表。最后，通过调用`img.draw_line()`函数，将检测到的线段绘制在图像上，并通过`img.show()`函数显示图像。

请注意，上述例程中的阈值、合并距离和最大角度差等参数需要根据实际情况进行调整，以获得最佳的线段检测效果。