开源项目教程：OpenMV 应用之旅

开源项目教程：OpenMV 应用之旅

openmv-projectsA home for projects using the OpenMV Cam项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openmv-projects

项目介绍

欢迎来到 OpenMV 项目 的奇妙世界！OpenMV（Open Machine Vision）Cam 是一个专为嵌入式视觉设计的小型且高性能的机器视觉平台。GitHub 上的 openmv-projects 存储库集合了众多使用 OpenMV 摄像头实现的创意项目，旨在帮助开发者快速上手并扩展其在机器视觉领域的应用边界。这些项目覆盖从自动驾驶小车到自主探索机器人等多个领域，采用 MIT 许可证，鼓励分享与创新。

项目快速启动

要快速启动您的 OpenMV 之旅，首先确保您已经准备好了以下几步：

安装开发环境

1. 下载并安装 OpenMV IDE，这是专门为OpenMV Cam开发的应用。
2. 连接您的 OpenMV Cam 到电脑，IDE应自动识别设备。

示例代码运行

以“Donkey 自动驾驶车”为例，快速体验项目：

# 示例代码：基本图像检测
import sensor, image, time

sensor.reset()                      # 重置传感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为 RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置帧大小为 QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time=2000)       # 忽略最初几帧让光敏元件稳定下来
clock = time.clock()                # 创建一个时钟对象来跟踪 FPS

while True:
    clock.tick()                   # 更新时钟
    img = sensor.snapshot()        # 捕获一帧图像
    
    # 这里添加您的物体检测或追踪代码，例如寻找红色物体
    red_threshold = (0, 50, 10, 255, 0, 255)
    blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100, invert=False)

    for blob in blobs:
        img.draw_rectangle(blob.rect())      # 绘制矩形框
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())  # 绘制中心点
        
    print(clock.fps())                        # 打印当前FPS

上传此代码到您的OpenMV Cam，观察摄像头如何检测并响应特定颜色的对象。

应用案例和最佳实践

• 自驾车项目：通过集成OpenMV Cam于小型车辆中，实现了基于视觉的路径跟随或障碍物躲避，是学习计算机视觉控制的理想入门项目。
• 人脸识别与追踪：利用OpenMV强大的人脸检测功能，在安全监控或者交互式艺术装置中实现实时的人脸定位。
• 条形码与二维码读取：在自动化物流、商品管理等领域，OpenMV可以迅速识别条形码和二维码，提高效率。

典型生态项目

• Autonomous Rover by mjs513: 展示了如何构建一个能够自主导航避免障碍的机器人车，是理解机器视觉在实际机器人中的应用的经典案例。
• Donkey Car Project Integration: 将OpenMV的视觉能力引入Donkey Car项目，实现低成本的自动驾驶小车教育与实验平台。

通过以上模块的学习与实践，你将逐步掌握利用OpenMV进行创意开发的技巧，解锁更多机器视觉的可能。无论是业余爱好还是专业研发，OpenMV都提供了强大的工具集，等待着每一位技术探险者的发掘与创造。祝你在开源的旅途中发现无限乐趣！

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