我的方法主要是识别色块,先识别颜色再识别形状,缩小判断范围。 官网手册find_blobs()详解主要使用了函数blob.density(),返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。对于正视的矩形,该值应等于1,对于正视的圆形,该值应等于π/4;对于正视的三角形,则小于0.5。但实际情况是,摄像头不一定正视,再加其他因素的...
img = sensor.snapshot()#截取感光元件中的一张图片 #在img.find_blobs这个函数中,我们进行颜色识别 #roi是“感兴趣区”,是在画面的中央还是右上方或者哪里进行颜色识别。此处我们没有进行配置,默认整个图像进行识别 for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold=200, area_thresh...
OpenMv之寻找色块 image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None) Thresholds是你想识别的颜色的阙值,注意它是一个列表对象。 roi即你感兴趣的区域。 x_stride 就是查...
下面是说说调用find_blobs来做色块的追踪的原理 它是全幅图像扫描,它有优点也有缺点 先说说优点吧:信息全面,全幅图像的搜索,把所有色块都搜索进来了 但是缺点也不少:①:运算的速度,是很慢的,有些地方我们根本不需要扫描它。 ②:色块的数量,很多时候,会有很多延时差不多的色块过来干扰,导致追踪失败。
1、OpenMV 4简介 OpenMV项目创造一款低价,可扩展,支持Python的机器视觉模块,这个模块的目标是成为“机器视觉世界的Arduino“,OpenMV搭载MicroPython解释器,这允许你在嵌入式上使用Python来编程 (Python 3 to be precise). Python使机器视觉算法的编程变得简单得多。比如,直接调用find_blobs()方法,就可以获得一个列表,...
图像识别:使用image.find_blobs()函数识别目标物体。 位置计算:根据识别结果计算目标物体的位置信息。 数据发送:通过串口将位置信息发送给STM32。 4.2 STM32程序设计 串口接收:配置STM32的串口接收中断,接收OpenMV发送的数据。 PWM波生成:根据接收到的位置信息,通过定时器输出相应的PWM波。 舵机控制:将PWM波信号发送...
find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[0])#在图像中通过颜色阈值 GROUND_THRESHOLD1 检测 roi1[0] 区域内的色块,并将检测结果赋值给 blob1。 blob2 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[1])#同理 blob3 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[2]) blob4 = img.find_...
max_b = find_max(blobs)cx=0;cy=0;if blobs:#如果找到了目标颜色 cx=max_b[5]cy=max_b[6]...
corr(strength=1.7,zoom=1.0)img.mean(2)binary_img=img.binary(GRAYSCALE_THRESHOLD)# 二值化blob1=binary_img.find_blobs([low_threshold],roi=roi1[0])blob2=binary_img.find_blobs([low_threshold],roi=roi1[1])blob3=binary_img.find_blobs([low_threshold],roi=roi1[2])blob4=binary_img.find...