fengtian65的博客

在主函数中，我们依然是将捕获到的图像命名为img，“lmg.lens_corr”是执行镜头矫正，防止图像变形影响识别结果。函数原型为“img.lens_corr([strength=1.8[,zoom=1.0[,x_corr=0.0[,y_corr=0.0]]]])”，“img.find_qrcodes()”函数是在规定区域内寻找二维码，函数原型为“img.find_qrcodes([roi])”之后便是在寻找到的图像上画框，并将捕获到的“code”对象打印出来。

画图，即在摄像头对应位置画出图形，对于需要反馈信息的程序来说很直观。就如上一篇文章颜色识别当中的例子一样，我们在识别出的色块上画出矩形方框，并在中间标出十字，可以直观的看到OpenMV现在识别出的色块。

img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())”意思是在色框中间画一个十字，blob.cx()与blob.cy()指的是色块的中心位置坐标。如果这个色块是红色，那么它的code就是0001，如果是蓝色，那么它的code就是0010。需要注意的是，在颜色识别中一定要关闭白平衡和自动增益，如果打开的话会影响颜色识别的效果，可能会使颜色的阈值发生改变。比如，识别一个红色的圆，返回的blob.pixels()是目标圆的像素点数，blob.area()是圆的外接正方形的面积。

打开我的电脑可以看到，有一个新的U盘，这个就是OpenMV的Flash空间，打开后可以看到main.py，此时就是我们下载进去的程序。OpenMV的镜头是可以调整对焦的，只需要将镜头下方的锁焦环拧松，然后调整摄像头位置即可，一般最清晰的位置在底部偏上一些。它的下方是直方图，可以显示不同颜色的阈值，点击该窗口右上方的下拉三角即可切换不同的数据，包括RGB、灰度、LAB、YUV四种。跳过一些帧，跳过n张照片，在更改设置后，跳过一些帧，等待感光元件变稳定。左边最大的是代码编写框，需要在这里写代码。