怎么判断openmv好坏
时间: 2023-10-10 22:10:22 浏览: 53
要判断 OpenMV 是否好坏,可以考虑以下几个方面:
1. 功能和性能:了解 OpenMV 的功能和技术规格,包括图像传感器的分辨率、帧率、图像处理算法等。比较它与其他相机模块或开发板的性能差异,看是否满足你的需求。
2. 开发生态:考虑 OpenMV 是否有强大的开发生态系统,如是否有丰富的文档、示例代码、社区支持等。这可以帮助你更快地上手和解决问题。
3. 可扩展性:了解 OpenMV 是否支持扩展模块或传感器的接口。如果你需要与其他硬件设备进行通信或使用特定传感器,确保 OpenMV 能够满足这些需求。
4. 价格和性价比:比较 OpenMV 的价格与其他相似产品的价格,考虑它们的性能和功能差异。选择一个性能良好且价格合理的产品。
5. 用户评价和反馈:寻找其他用户的评价和反馈,了解他们对 OpenMV 的体验和意见。这可以帮助你更好地了解产品的优点和缺点。
总之,要判断 OpenMV 是否好坏,需要综合考虑其功能、性能、开发生态、可扩展性、价格和用户评价等因素。
相关问题
openmv判断物体位置
OpenMV可以通过计算k1值和k2、k3值来判断物体的位置。首先,通过计算k1值,可以得到物体到OpenMV的距离。这可以通过已知物体的长度和在图像中测量的像素直径来计算得到。然后,通过计算k2和k3值,可以得到物体的实际长和宽。这可以通过已知物体的实际长和宽以及在图像中测量的像素直径来计算得到。通过改变物体的距离和不同的物体,OpenMV可以判断物体的位置。\[1\]具体的代码实现和操作可以参考OpenMV官方提供的源码和文档。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [openmv识别物体并与单片机通信(STM32)](https://blog.csdn.net/qq_48764574/article/details/119205633)[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]
- *2* [OpenMV(四)--STM32实现特征检测](https://blog.csdn.net/qq_42580947/article/details/105812182)[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]
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openmv判断激光打靶
OpenMV可以通过识别激光点的位置来判断激光打靶。在OpenMV中,可以使用色块识别的方法来识别激光点的位置。首先,需要对图像进行一定的处理,如调节曝光度和色域。可以使用以下代码进行感光器的初始化设置:
```python
sensor.reset()
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 或者 sensor.RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 或者 sensor.QVGA(或其他)
sensor.skip_frames(time=900) # 让新的设置生效
sensor.set_auto_exposure(False, 1000) # 在这里调节曝光度,调节完可以比较清晰地看清激光点
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡
sensor.set_auto_gain(False) # 关闭增益(色块识别时必须要关)
```
接下来,可以调整激光点的色域阈值,以便能够清晰地看到激光点。可以使用以下代码进行阈值的设置:
```python
threshold = \[(60, 255, -20, 20, -20, 20)\] # 色域阈值设置
```
最后,可以使用以下代码来识别激光点的位置:
```python
def color_blob(threshold):
blobs = img.find_blobs(threshold, x_stride=1, y_stride=1, area_threshold=0, pixels_threshold=0, merge=False, margin=1)
if len(blobs) >= 1: # 有色块
b = blobs\[0\]
cx = b\[5\]
cy = b\[6\]
for i in range(len(blobs)-1):
cx = blobs\[i\]\[5\] + cx
cy = blobs\[i\]\[6\] + cy
cx = int(cx / len(blobs))
cy = int(cy / len(blobs))
return cx, cy
return -1, -1 # 表示没有找到激光点
```
通过调用`color_blob`函数,可以获取到激光点的坐标(cx, cy)。根据激光点的位置,可以判断激光是否打中靶子。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenMV激光打靶](https://blog.csdn.net/weixin_52385589/article/details/126334744)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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