openmv的Image 类
时间: 2023-08-20 09:08:10 浏览: 96
OpenMV 的 `Image` 类是用于表示图像的类,它提供了一系列成员函数和成员变量,用于对图像进行处理和操作。
以下是 `Image` 类的一些常用成员函数和成员变量:
- `copy()`:创建并返回一个新的 `Image` 对象,它包含了当前 `Image` 对象的所有像素数据。
- `width()` 和 `height()`:返回当前 `Image` 对象的宽度和高度。
- `get_pixel(x, y)` 和 `set_pixel(x, y, color)`:用于获取和设置指定坐标处的像素值。其中,`color` 是一个 RGB 元组,例如 `(255, 0, 0)` 表示红色。
- `mean_pool(size)` 和 `median_pool(size)`:用于对图像进行平均池化和中值池化操作。其中,`size` 是池化窗口的大小。
- `binary([threshold])`:将图像转换为二值图像。如果指定了 `threshold` 参数,则使用指定的阈值进行二值化操作;否则,使用默认的阈值。
- `histeq([clip_limit, nbins])`:对图像进行直方图均衡化。其中,`clip_limit` 和 `nbins` 是可选参数,分别表示对比度限制和直方图的 bin 数量。
以下是一个示例程序,演示了如何使用 `Image` 类对图像进行处理:
```python
import sensor, image
# 初始化 sensor 模块
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
# 拍摄一张图片
img = sensor.snapshot()
# 将图片转换为灰度图像
gray = img.to_grayscale()
# 对灰度图像进行二值化
binary = gray.binary()
# 进行中值滤波
binary.median_filter()
# 统计二值图像中白色像素的个数
count = binary.count(True)
# 在 LCD 屏幕上显示结果
print("White pixels:", count)
lcd.display(binary)
```
在这个示例程序中,首先初始化了 `sensor` 模块,并拍摄了一张图片。然后,将图片转换为灰度图像,并对灰度图像进行二值化和中值滤波操作。最后,统计二值图像中白色像素的个数,并将结果显示在 LCD 屏幕上。
需要注意的是,`Image` 类的成员函数和成员变量非常丰富,上面只是列举了一些常用的函数和变量。如果你想了解更多信息,可以查看 OpenMV 的官方文档:https://docs.openmv.io/library/omv.image.html