r.corners()里面需要填写参数吗
时间: 2024-03-19 18:40:55 浏览: 14
是的,OpenMV的img.find_rects()函数需要填写至少一个参数,即边缘检测的阈值。该阈值用于确定哪些像素点是边缘,可以根据具体情况进行调整。除此之外,该函数还有一些可选参数,包括区域兴趣(ROI)、边缘合并(merge)等,可以根据需要进行设置。
而r.corners()函数是用于从一个矩形对象r中获取其四个角点坐标的函数,因此它不需要填写参数。当我们使用img.find_rects()函数对图像进行矩形检测后,得到的每个矩形对象都可以通过r.corners()函数获取其四个角点坐标,以便进行后续的处理和分析。
相关问题
r.corners()这个又是什么函数
`r.corners()` 是 OpenMV 中用来检测矩形角点的方法。
在 OpenMV 中,可以使用 `find_rectangles()` 方法来检测图像中的矩形区域及其位置。检测到矩形后,可以使用 `r.corners()` 方法获取矩形的四个角点的坐标。
例如,以下代码演示了如何检测矩形并获取其角点坐标:
```
import sensor, image
# 初始化摄像头和图像传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 拍摄一张图像
img = sensor.snapshot()
# 检测矩形
rects = img.find_rectangles()
# 获取第一个矩形的角点坐标
r = rects[0]
corners = r.corners()
# 在图像上绘制矩形和角点
img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
for c in corners:
img.draw_circle(c[0], c[1], 5, color=(0, 255, 0))
# 显示图像
img.show()
```
在上面的代码中,我们拍摄了一张图像,并使用 `img.find_rectangles()` 方法检测图像中的矩形区域及其位置。然后,我们选择第一个矩形,并使用 `r.corners()` 方法获取其角点坐标。最后,我们在图像上绘制矩形和角点,并显示图像。
需要注意的是,`r.corners()` 方法返回的是一个元组,其中每个元素都是一个包含两个值的元组,表示角点的 x 和 y 坐标。
blob.corners()
`blob.corners()`是OpenMV中的一个函数,用于检测Blob(图像中一块连通区域)的角点数量。它的作用是用于形状检测,例如三角形和五角星都具有固定的角点数量。
该函数返回一个整数,表示Blob的角点数量。如果返回0,则表示Blob没有角点,通常是圆形或椭圆形。如果返回4,则表示Blob是一个矩形或正方形。如果返回5,则表示Blob是一个五角星,6则表示Blob是一个六边形,以此类推。
在使用`blob.corners()`函数时,需要注意以下几点:
1. 对于形状较为简单的Blob,`blob.corners()`函数的检测结果较为准确;而对于形状复杂的Blob,检测结果可能有误差。
2. `blob.corners()`函数只能检测出Blob的角点数量,无法确定其具体形状。因此,在进行形状识别时,需要结合其他特征进行判断。
3. 在实际应用中,可以通过设置形状阈值参数来过滤掉一些不符合要求的形状,从而提高识别准确性。