openmv边缘检测颜色交界处与图像中心线的角度代码

OpenMV是一款针对物联网（IoT）和机器人应用设计的小型嵌入式计算机视觉平台，主要用于实时图像处理。如果你想在OpenMV上计算边缘检测后的颜色交界处与图像中心线之间的角度，你需要编写一些Python脚本，利用OpenMV库中的`find_edges()`函数进行边缘检测，然后分析图像。

以下是一个简单的示例代码，假设你已经捕获了一帧图像并将其存储在变量`img`中：

import sensor, image, math

# 初始化摄像头
sensor.reset() # Reset and initialize the camera module.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or any other format you want).
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA.

# 获取图像并转换为灰度
frame = sensor.snapshot()
gray_img = frame grayscale()

# 使用Canny边缘检测
edges = gray_img.find_edges(10, 50) # 常见阈值参数，低阈值和高阈值

# 找到图像中心
width, height = edges.get_width(), edges.get_height()
center_x = width // 2
center_y = height // 2

# 遍历边缘像素，找出与中心线最接近的颜色交界点
closest_angle = None
closest_dist = float('inf')
for x in range(width):
    for y in range(height):
        if edges[x, y]: # 如果是边缘像素
            dist = math.hypot(x - center_x, y - center_y)
            angle = math.atan2(y - center_y, x - center_x) * 180 / math.pi # 计算角度
            if dist < closest_dist:
                closest_angle = angle
                closest_dist = dist

if closest_angle is not None:
    print(f"Color boundary angle from center: {closest_angle} degrees")
else:
    print("No color boundary found.")

请注意，这段代码没有直接涉及颜色交界处的检测，因为OpenMV主要用于基于像素的边缘检测，而不一定是颜色边界。要找到颜色交界处，你可能需要先对图像进行色彩空间转换，如HSV或Lab，然后分析相邻像素的颜色变化。如果你想要更精确的结果，你可能还需要结合区域生长算法或其他形态学操作。