openmv 边界扫描

在OpenMV中，边界扫描是一种图像处理技术，用于检测和识别不同类型的条码。OpenMV支持多种条码类型的边界扫描，包括EAN2、EAN5、EAN8、UPCE、ISBN10、UPCA、EAN13、ISBN13、I25、DATABAR (RSS-14)、DATABAR_EXP (RSS-Expanded)、CODABAR、CODE39、PDF417、CODE93和CODE128。[1]

对于PDF417二维条码，它是一种堆叠式二维条码，由17个模块构成，每个模块由4个条和4个空组成。PDF417条码是一种广泛应用的二维条码。[2]

另外，OpenMV还支持Data Matrix码的边界扫描。Data Matrix码的数据区域周围有L形框和点线，读取器通过捕获这些图案来确定代码的位置。Data Matrix码可以从任何方向读取，并且当模块数目超过24×24时，代码将分成区块以防止失真。[3]

因此，通过OpenMV的边界扫描功能，你可以识别和解码多种类型的条码，包括一维条码和二维条码。

相关问题

openmv边界检测

OpenMV IDE提供了一些函数和工具来进行边界检测。其中，可以使用find_blobs函数来检测图像中的色块，并返回色块的边界框信息。这个函数可以通过设置颜色阈值来选择要检测的颜色范围。在OpenMV IDE中，可以使用颜色阈值选择工具来帮助确定颜色阈值。通过调整阈值，可以实现对不同颜色的边界检测。此外，OpenMV IDE还提供了其他相关函数和工具，可以帮助进行边界检测的开发和调试。例如，可以使用OpenMV Cam板载的RGB灯来指示脚本上传的状态，以及使用IDE中的文件和项目创建功能来管理和组织边界检测项目。

基于openmv的颜色边界角度代码

基于OpenMV的颜色边界检测通常涉及摄像头采集图像，然后通过OpenMV库中的颜色阈值算法来识别特定颜色区域。这里简单解释一下基本步骤：

1. **导入库**：首先，需要导入OpenMV库中的颜色处理函数，如`color.detect_edges()` 和 `color.find_contours()`。

import sensor, image, color

2. **初始化传感器**：设置摄像头的分辨率和其他特性。

sensor.reset() # 初始化
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小
sensor.skip_frames(time = 2000) # 擦除初始图像噪声

3. **颜色过滤**：创建一个颜色空间对象，比如HSV（色度、饱和度、亮度），并设置感兴趣的颜色范围。

hsv = color.ColorSpaceHSV()
lower_red = (hsv.HSV_to_RGB(0, 60, 30))
upper_red = (hsv.HSV_to_RGB(10, 255, 255))

4. **边缘检测**：找出图像中颜色边界的边缘。

img = sensor.snapshot()
edges = img.edges(hue=lower_red[0], saturation=lower_red[1])

5. **找到轮廓**：对边缘图像寻找轮廓，即颜色边界。

contours = edges.find_contours()

6. **角度计算**：遍历每个轮廓，计算其相对于图像中心的角度。

for contour in contours:
    angle = math.degrees(math.atan2(contour.ymax - contour.ymin, contour.xmax - contour.xmin)) % 360
    print("Angle:", angle)