1.img.find_circles 使用方法: image.find_circles([roi[, x_stride=2[, y_stride=1[, threshold=2000 [, x_margin=10[, y_margin=10[, r_margin=10[, r_min=2[, r_max[, r_step=2]]]) # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。 # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x...
一、官网方法 直接使用find_circles()和find_rects()识别矩形和圆形,使用find_lines()函数寻找三条直线,利用三角形内角和180°来识别三角形。 find_circles()详解 find_rects()详解 find_lines()详解 认真看手册!认真看手册!认真看手册!重要问题说三遍! 给函数赋予的参数对最终识别效果影响非常大,一定一定要认...
在本示例中,可以检测图像中的一些东西,比如圆。 如果你打开 OpenMV IDE,点击 File->Examples->Feature-Detection->find_circles.py(见图 3),就会出现用于检测圆的脚本。测试这个脚本超级简单;首先,我们需要准备一张纸或一张便条,画一个圆(请不要评价我的绘画能力,会惊掉你的下巴!)。接下来,在 IDE 左下方,...
#注意:物体阈值大于设定的threshold,或物体的像素大于x—_margin才能被框中(y_margin和r_margin理论上也行,但是实现不了)forcinimg.find_circles(threshold = 2000, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min= 10, r_max = 100, r_step = 2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), ...
(threshold, x_center, y_center, r, maxr, margin) return circles # 捕获图像并检测圆形 img = sensor.snapshot() circles = find_circles(img) # 绘制检测到的圆形 if circles: for c in circles: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) img.draw_cross(c.x(...
注意:find_circles()方法 只会寻找完全在图像里面的圆。超出图像或者ROI的圆会被忽略。 只有OpenMV3 M7 2.5.0及以上版本固件才能运行此程序哦(OpenMV2 M4性能不足,无法运行)。 # 圆形检测例程 # # 这个例子展示了如何用Hough变换在图像中找到圆。 # Circle Hough Transform # # 请注意,find_circles()方法将...
circles = img.find_circles()for c in circles:print(c)```对检测到的目标进行进一步的分析，如计算目标的位置、大小、形状等特征。6. 结果输出：根据项目需求，可以将处理结果通过串口、USB 等方式输出到其他设备，或者在开发板上的显示屏上显示结果。例如，通过串口输出检测到的目标信息：```python import pyb...
image.find_rects([roi=Auto, threshold=10000]) image.find_circles([roi[, x_stride=2[, y_stride=1[, threshold=2000[, x_margin=10[, y_margin=10[, r_margin=10[, r_min=2[, r_max[, r_step=2]]]) image.find_edges(edge_type[, threshold]) image.find_...
把找到的结果取个交集（或者在你筛选颜色后就在筛选结果的范围内去find_circles或find_rects），环境不...
openmv里有现成的find_line_segments,find_circles,find_rects等函数。圆形和矩形都是现成的,只是三角形比较麻烦,得先找出线段。然后官方文档给出的办法是通过判断三条线段的角度和是否为180°来判定是否为三角形。这种方法不仅成功率不高,而且对我们的广角高糊摄像头来说,会出现的问题实在是太多了。