openmv 挺长64
时间: 2023-08-04 18:05:43 浏览: 72
回答: OpenMV是一款可编程摄像头模块,可以完成机器视觉应用和神经网络模型的部署。它有多模版匹配的功能,可以使用归一化互相关匹配来匹配模版图片。如果模版图片的大小超过了OpenMV内置的flash,可以使用SD卡创建或导入pgm格式的模版。OpenMV还可以进行图像处理,其中包括像素和分辨率的概念。学习OpenMV可以为农业机器人大赛和后续课题中的图像处理提供帮助,主要目的是使用OpenMV识别物体并将信息输出到Arduino单片机上进行进一步操作。[1][2][3]
相关问题
openmv测量实际长度
OpenMV可以通过测量摄像头里乒乓球的直径像素值,然后利用一个常数来计算实际长度。具体操作步骤如下:
1. 将乒乓球距离摄像头约10cm,并记录下摄像头里乒乓球的直径像素值。
2. 将该直径像素值乘以之前测得的常数,即可得到实际长度。
这个常数的值可以通过先让乒乓球距离摄像头10cm,打印出摄像头里直径的像素值,然后相乘,即可得到该常数的值。具体操作代码如下:
```python# 测量距离# 这个示例展示了如何通过图像中的大小来测量距离# 这个示例特别寻找黄色的乒乓球distance_constant =10 #10cmdiameter_pixel =20 # 摄像头里直径的像素值,根据实际测量得到distance = distance_constant / diameter_pixel # 计算距离print("距离:", distance)
```
通过上述代码,你可以测量出乒乓球距离摄像头的实际距离。
openmv自定义寻找长方形函数
如果你想自定义一个函数来寻找长方形,可以按照以下步骤进行操作:
1. 预处理图像:在寻找长方形之前,通常需要对图像进行预处理。你可以使用OpenMV提供的图像处理函数,如二值化、滤波、边缘检测等,根据具体情况选择适当的预处理方法。
2. 寻找轮廓:使用 `find_contours()` 函数来寻找图像中的轮廓。轮廓是一系列连续的点,可以表示图像中的物体边界。
3. 过滤轮廓:根据长方形的特征,可以对轮廓进行过滤。例如,可以根据轮廓的面积、长宽比、角度等属性来判断是否符合长方形的条件。
4. 绘制长方形:对于符合条件的轮廓,可以通过绘制边界框或者其他标记方式将其标记出来,以便于可视化和进一步分析。
下面是一个示例代码,演示如何自定义一个函数来寻找长方形:
```pythonimport sensorimport imagedef find_rects(img):
# 预处理图像 img = img.to_grayscale()
img = img.binary([threshold]) # 使用阈值进行二值化 # 寻找轮廓 contours = img.find_contours()
# 过滤轮廓 rects = []
for c in contours:
rect = c.rect() # 获取轮廓的边界框 # 根据长方形的特征进行过滤 if rect[2] > min_width and rect[3] > min_height and abs(rect[2] - rect[3]) < max_diff_ratio * max(rect[2], rect[3]):
rects.append(rect)
return rects# 初始化摄像头sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
while True:
# 获取图像快照 img = sensor.snapshot()
# 寻找长方形 rects = find_rects(img)
# 绘制长方形边界框 for r in rects:
img.draw_rectangle(r, color=(255,0,0))
# 显示图像 img.show()
```
在这个示例中,我们定义了一个 `find_rects()` 函数来寻找长方形。在函数中,我们首先对图像进行了预处理,然后使用 `find_contours()` 函数寻找轮廓。接下来,我们根据长方形的特征过滤轮廓,并将符合条件的长方形边界框保存到列表中。最后,我们在图像上绘制长方形边界框,并显示图像。
请根据具体需求和场景,调整预处理、过滤条件和绘制方法。希望这个示例能帮助你自定义一个函数来寻找长方形。如有需要,请参考 OpenMV 的官方文档获取更多详细信息。