OpenMV:07形状识别

本文介绍了如何使用OpenMV在嵌入式硬件上进行视觉检测,包括详细讲解了矩形、圆形和直线的识别过程,分别通过Rect.py、Circle.py和line.py三个示例代码进行阐述。

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矩形识别
Rect.py

# Find Rects Example
#
# 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形,并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如,即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲,它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的!
# (但是,这个代码也会检测小半径的圆)...

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#160 * 120
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()

    # 下面的`threshold`应设置为足够高的值,以滤除在图像中检测到的具有
    # 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。

    #find_rects只有两个参数roi(x,y,w,h) + threshold
    #如果只想显示图像右下角位置,则roi=(80,60,80,60)
    for r in img.find_rects(threshold = 20000):                                         
               #rect.rect()返回一个矩形元组(x, y, w, h),用于如矩形的边界框的image.draw_rectangle()等其他的 image 方法。
        
        img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0))
        #image.draw_rectangle(x, y, w, h[, color[, thickness=1[, fill=False]]])在图像上绘制一个矩形。
            # 您可以单独传递x,y,w,h或作为元组(x,y,w,h)传递。
            
<think>好的,用户正在寻找用于圆柱体形状识别OpenMV代码示例。我需要先理解OpenMV的功能和常用方法。OpenMV摄像头通常用于机器视觉,支持MicroPython编程,适合图像处理任务。 首先,圆柱体识别可能需要检测圆形或椭圆,但圆柱体在二维图像中可能呈现为矩形或椭圆形,具体取决于视角。可能需要结合颜色阈值和形状检测。例如,先通过颜色过滤找到目标区域,再用霍夫变换检测圆形或边缘检测找轮廓。 用户可能需要代码结构,包括初始化摄像头、设置颜色阈值、捕获图像、应用滤波、查找轮廓或圆形,然后进行形状判断。此外,可能需要考虑光照条件和阈值调整,这部分可能需要用户自行根据实际环境调整。 接下来,我需要参考OpenMV的文档,确保提供的代码示例符合常用方法。例如,使用sensor.snapshot()获取图像,然后用image.find_blobs()进行色块检测,或者使用image.find_circles()检测圆形。但圆柱体可能更复杂,可能需要检测矩形部分和圆形顶面,或者使用边缘检测结合几何判断。 可能的步骤:设置颜色阈值,找到色块,提取ROI,在该区域检测圆或椭圆。或者使用霍夫变换检测直线,寻找圆柱体的侧面边缘,再结合顶部圆形。不过这可能比较复杂,对于OpenMV的处理能力来说可能会有性能问题,因此可能需要简化。 此外,可能需要考虑示例代码的可用性,比如是否处理不同角度和光照变化。可能需要建议用户进行阈值校准,或者使用机器学习方法,但OpenMV的机器学习资源可能有限,所以传统图像处理更可行。 最后,生成相关问题,帮助用户深入解决可能遇到的问题,比如性能优化、阈值调整、多形状检测等。</think>以下是为圆柱体形状识别设计的OpenMV代码框架,结合颜色阈值与轮廓分析实现目标检测: ```python import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 颜色阈值设置(需根据实际环境调整) cylinder_color_threshold = (30, 100, -40, 40, -40, 40) # LAB格式 # 形状检测参数 min_radius = 20 # 最小圆半径 max_radius = 100 # 最大圆半径 rect_ratio_threshold = 2.5 # 宽高比阈值 while(True): img = sensor.snapshot() # 第一步:颜色阈值分割 blobs = img.find_blobs([cylinder_color_threshold], area_threshold=100) for blob in blobs: # 第二步:区域特征分析 img.draw_rectangle(blob.rect(), color=(255,0,0)) # 第三步:圆形检测(顶部/底部) circles = img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, roi=blob.rect()) # 第四步:矩形检测(侧面) rects = img.find_rects(threshold=15000, roi=blob.rect()) # 圆柱体判定逻辑 if len(circles) > 0 and len(rects) > 0: # 计算矩形宽高比 for r in rects: ratio = r.w() / float(r.h()) if r.h() !=0 else 0 if abs(ratio - 1) < 0.5: # 近似正方形的侧面投影不符合圆柱特征 continue # 验证圆形与矩形的位置关系 for c in circles: if (abs(c.x() - r.cx()) < 20) and (abs(c.y() - r.cy()) < 20): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(0,255,0)) img.draw_string(r.x(), r.y()-20, "Cylinder", color=(0,255,0)) ```
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