openmv find_max

时间: 2023-08-07 11:02:24 浏览: 243
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Openmv云台寻找最大色块

在OpenMV中，find_max函数用于找到图像中的最大色块。它接受一个色块列表作为参数，并返回列表中最大的色块。在给定的代码段中，blobs是通过使用阈值来找到的色块列表。然后使用find_max函数找到列表中最大的色块，并使用draw_edges和draw_cross函数在图像上绘制色块的边缘和交叉点。最后，output_str字符串中包含了最大色块的坐标信息。
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其中，find_apriltags函数是OpenMV中用于识别AprilTag的函数，具体用法如下： find_apriltags([family], [fx[, fy[, cx[, cy[, z_max[, threads]]]]]]) 其中，family为标签系列，可以选择36h11、25h9或16h5；fx、...

openmv的find_circles()函数

find_circles()函数是OpenMV中图像处理模块image中的一个函数，用于在图像中寻找圆形目标。该函数基于霍夫变换实现，可以检测出图像中的所有圆形并返回其圆心坐标和半径。 该函数的参数包括： - threshold：...

find_max什么意思

在OpenMV中，find_max()是一个函数，用于在图像中查找最大值。该函数可以应用于灰度图像或二值化图像，并返回图像中最大值的位置和值。 find_max()函数需要传入一些参数，包括图像、感兴趣区域（ROI）和其他...

import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')

4. 定义一个函数find_max，用于在识别到的黄色物体中找到最大的物体。 5. 进入循环，不断获取摄像头图像。 6. 在图像中寻找黄色物体的区域（使用find_blobs函数）。 7. 如果找到了物体，找到最大的物体并打印其...

openmv的img.find_features函数

img.find_features(threshold, max_corners=100, normalized=False, roi=None, mask=None) 其中，threshold是FAST算法的阈值，用于确定关键点的强度；max_corners是最大关键点数；normalized表示是否对描述符...

将以下openMV代码和Arduino mega2560 实现串口通信 i import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino: import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) #检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() #检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) #检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

写一个用openmv识别a4纸坐标点，原理是用find_rects()找到矩形框，再用find_circles()找圆点,并当a4纸没有放正时，即矩形框没和a4纸重合，在识别到外接矩形后，使用r.corners()对内部矩形进行角点搜索，并用img1.rotation_corr()矫正内部矩形，使用矫正后的图像识别坐标信息

以下是一个使用 OpenMV 识别 A4 纸坐标点的示例程序： python import sensor import image # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor....

img.find_blobs

img.find_blobs()是一个函数，用于在图像中查找颜色区域（也称为斑点）。在这个函数中，img表示图像，它是通过sensor.snapshot()函数获得的感光元件中的一张图片。这个函数的第一个参数是thresholds，它表示颜色阈值...

import sensor import image import time from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 circles = img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2) for c in circles: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) uart.write("1") # 发送圆形标识为1 print('圆形') img = sensor.snapshot() # 检测矩形 rects = img.find_rects(threshold=10000) for r in rects: img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) uart.write("2") # 发送矩形标识为2 print('矩形') # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 lines = img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10) for l in lines: img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: uart.write("3") # 发送三角形标识为3 print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

这段代码是一个基于OpenMV的图像处理程序。它使用了OpenMV的库来进行图像处理和形状检测，并通过UART与其他设备进行通信。 代码的主要逻辑如下： 1. 初始化摄像头和串口。 2. 进入无限循环，每次循环读取一帧图像。...

openmv寻找直线

通过调整min_degree和max_degree来限制直线的角度。 2. 使用img.find_lines函数进行直线的寻找，传入参数roi来指定感兴趣区域。 3. 对于找到的每一条直线，你可以获得其角度theta和垂直距离rho。 4. 对于横线和...

openmv圆心定位

max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) # 计算圆心位置 center_x = max_blob.cx() center_y = max_blob.cy() # 在图像上绘制圆心位置 img.draw_cross(center_x, center_y) # 显示图像 img....
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