openmv的find_rects()函数
时间: 2024-03-10 07:49:05 浏览: 230
`find_rects()` 函数是 OpenMV 提供的一个用于在图像中检测矩形的函数,其返回的数据为一个包含检测到的矩形的列表。每个矩形在列表中都表示为一个包含左上角坐标和右下角坐标的元组。例如,返回值可能如下所示:
```
[(x1, y1, x2, y2), (x3, y3, x4, y4), ..., (xn, yn, xn+1, yn+1)]
```
其中,`(xi, yi)` 表示第 i 个矩形的左上角坐标,`(xi+1, yi+1)` 表示其右下角坐标。列表中可能包含多个矩形,也可能为空列表。需要注意的是,`find_rects()` 函数默认使用 Haar 特征分类器进行矩形检测,因此其检测效果与分类器的训练质量和图像质量有关。
相关问题
openmv find_rects
OpenMV的find_rects()函数是用于在图像中寻找矩形的函数。该函数可以通过对图像进行处理和滤波来提高矩形的识别效果。在使用该函数时,需要认真理解函数的参数,并进行适当的调参。在背景杂乱的情况下,使用该方法识别三角形可能会有较大的误差。另外,可以配合使用max_blob.solidity()函数来进一步识别矩形。最终的代码可以根据识别到的最大色块的density()值来判断形状,如果density()大于0.84,则表示矩形;如果density()大于0.6,则表示圆形;如果density()大于0.4,则表示三角形。[1][2][3]
openmv自定义寻找长方形函数
如果你想自定义一个函数来寻找长方形,可以按照以下步骤进行操作:
1. 预处理图像:在寻找长方形之前,通常需要对图像进行预处理。你可以使用OpenMV提供的图像处理函数,如二值化、滤波、边缘检测等,根据具体情况选择适当的预处理方法。
2. 寻找轮廓:使用 `find_contours()` 函数来寻找图像中的轮廓。轮廓是一系列连续的点,可以表示图像中的物体边界。
3. 过滤轮廓:根据长方形的特征,可以对轮廓进行过滤。例如,可以根据轮廓的面积、长宽比、角度等属性来判断是否符合长方形的条件。
4. 绘制长方形:对于符合条件的轮廓,可以通过绘制边界框或者其他标记方式将其标记出来,以便于可视化和进一步分析。
下面是一个示例代码,演示如何自定义一个函数来寻找长方形:
```pythonimport sensorimport imagedef find_rects(img):
# 预处理图像 img = img.to_grayscale()
img = img.binary([threshold]) # 使用阈值进行二值化 # 寻找轮廓 contours = img.find_contours()
# 过滤轮廓 rects = []
for c in contours:
rect = c.rect() # 获取轮廓的边界框 # 根据长方形的特征进行过滤 if rect[2] > min_width and rect[3] > min_height and abs(rect[2] - rect[3]) < max_diff_ratio * max(rect[2], rect[3]):
rects.append(rect)
return rects# 初始化摄像头sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
while True:
# 获取图像快照 img = sensor.snapshot()
# 寻找长方形 rects = find_rects(img)
# 绘制长方形边界框 for r in rects:
img.draw_rectangle(r, color=(255,0,0))
# 显示图像 img.show()
```
在这个示例中,我们定义了一个 `find_rects()` 函数来寻找长方形。在函数中,我们首先对图像进行了预处理,然后使用 `find_contours()` 函数寻找轮廓。接下来,我们根据长方形的特征过滤轮廓,并将符合条件的长方形边界框保存到列表中。最后,我们在图像上绘制长方形边界框,并显示图像。
请根据具体需求和场景,调整预处理、过滤条件和绘制方法。希望这个示例能帮助你自定义一个函数来寻找长方形。如有需要,请参考 OpenMV 的官方文档获取更多详细信息。