openmv显示色块宽度

要在OpenMV上显示色块的宽度，您可以使用OpenMV的find_blobs函数来找到对象的边缘。然后，您可以使用bounding_box()函数来获取对象的边框坐标，从而计算出对象的宽度。以下是一个示例代码：

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)]
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs(thresholds)
    for blob in blobs:
        x, y, w, h = blob.bounding_box()
        img.draw_rectangle((x, y, w, h))
        img.draw_string(x, y-10, str(w), color=(255, 0, 0))

在这个示例中，我们使用find_blobs函数找到颜色阈值内的对象，并使用bounding_box函数获取它们的边框坐标。然后，我们使用draw_string函数在对象的左上方显示它的宽度。您可以根据需要调整颜色阈值和显示位置。

相关问题

openmv判断色块宽度

在 OpenMV 中，可以使用颜色追踪功能来检测和跟踪特定颜色的物体。如果你想检测物体的宽度，可以使用 `find_blobs` 函数找到颜色块的边界框，然后计算其宽度。

以下是一个示例代码片段，它使用 `find_blobs` 函数来检测颜色为红色的物体，并计算其宽度：

import sensor, image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)
sensor.set_auto_gain(False) # 需要关闭自动增益和白平衡
sensor.set_auto_whitebal(False)

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    
    if blobs:
        for blob in blobs:
            x, y, w, h = blob.rect()
            img.draw_rectangle((x, y, w, h))
            print('Width:', w)

在这个示例中，我们使用 `find_blobs` 函数找到颜色为红色的物体，并使用 `rect()` 方法获取其边界框的坐标和尺寸。然后，我们可以使用 `w` 参数获取其宽度，并输出到控制台。

openmv色块识别的原理

OpenMV 是一款基于 Python 的开源机器视觉开发平台，可以用于图像处理和计算机视觉应用。色块识别是 OpenMV 的一个常见功能，它的原理如下：

1. 图像采集：OpenMV 使用摄像头模块采集实时图像。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、滤波和色彩空间转换等操作，以提高后续处理的准确度和效果。

3. 色彩空间转换：将图像从 RGB 色彩空间转换为 HSV 色彩空间。HSV 色彩空间可以更好地描述颜色和亮度的关系，方便进行色块的识别。

4. 阈值分割：根据色彩空间转换后的图像，设置一个阈值范围，将图像中符合条件的像素标记为白色，其他像素标记为黑色。这样就得到了一个二值图像，色块在其中会呈现出明显的轮廓。

5. 轮廓检测：对二值图像进行轮廓检测，找到所有的连通区域。OpenMV 使用基于轮廓的方法来识别色块，通过检测连通区域的形状、大小和位置等特征，判断是否为目标色块。

6. 特征匹配：根据事先定义好的色块特征（如颜色范围、形状等），对检测到的轮廓进行匹配，确定是否为目标色块。

7. 目标定位：如果匹配成功，OpenMV 就会得到目标色块的位置信息，如中心坐标、宽度和高度等。可以通过这些信息来控制其他外部设备，实现对目标色块的跟踪或控制。

总结起来，OpenMV 的色块识别原理是通过图像采集、预处理、色彩空间转换、阈值分割、轮廓检测和特征匹配等步骤，实现对目标色块的识别和定位。