openmv识别矩形顶点
时间: 2023-08-05 19:08:42 浏览: 317
OpenMV识别矩形顶点的方法是通过Blob对象中的x和y坐标来确定矩形区域的左上角的位置。Blob对象是OpenMV中用来表示颜色区域的对象,它包含了识别到的矩形区域的各种属性信息。其中,x代表矩形区域的左上角的x坐标,y代表矩形区域的左上角的y坐标。通过获取Blob对象的x和y坐标,就可以确定矩形的顶点的位置。
相关问题
openmv返回矩形顶点
对于OpenMV,你可以使用find_rects()函数来检测图像中的矩形,并返回矩形的顶点坐标。该函数会返回一个包含矩形顶点坐标的列表,每个矩形由四个坐标点组成。你可以通过访问该列表的元素来获取每个矩形的顶点坐标。
以下是一个示例代码,演示了如何使用find_rects()函数并获取矩形的顶点坐标:
```pythonimport sensorimport imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time =2000)
while True:
img = sensor.snapshot()
rects = img.find_rects()
for r in rects:
x, y, w, h = r # 计算矩形的四个顶点坐标 top_left = (x, y)
top_right = (x + w, y)
bottom_right = (x + w, y + h)
bottom_left = (x, y + h)
# 在图像上绘制矩形及其顶点 img.draw_rectangle(r, color=(255,0,0))
img.draw_cross(top_left[0], top_left[1], color=(0,255,0))
img.draw_cross(top_right[0], top_right[1], color=(0,255,0))
img.draw_cross(bottom_right[0], bottom_right[1], color=(0,255,0))
img.draw_cross(bottom_left[0], bottom_left[1], color=(0,255,0))
# 显示图像 img.show()
```
在上面的示例代码中,我们首先初始化了相机,并设置了图像的格式和大小。然后,我们进入了一个循环,在每次循环中获取图像,并使用find_rects()函数检测矩形。接下来,我们遍历检测到的每个矩形,计算并绘制矩形的顶点坐标。最后,我们显示图像以及绘制的矩形和顶点。
请注意,此示例仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据自己的需求进行适当修改。
openmv传送矩形顶点坐标
在OpenMV中,你可以使用图像处理库来传送矩形顶点的坐标。具体操作如下:
1. 首先,你需要使用OpenMV来捕捉到你感兴趣的图像。
2. 然后,你可以使用图像处理库中的函数来检测矩形并获取其顶点的坐标。
3.一旦你获取到了矩形的顶点坐标,你可以将它们传送到你需要的地方,比如保存到文件中或通过网络传输。
具体代码示例如下:
```pythonimport sensorimport imagesensor.reset() #重置相机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) # 跳过一些初始帧以使图像稳定while True:
img = sensor.snapshot() # 捕获图像 # 在图像中查找矩形 rectangles = img.find_rects(threshold=10000)
if len(rectangles) >0:
# 获取矩形的顶点坐标 rect = rectangles
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