openmv怎么识别一个物体，并给出相应的坐标？
2023-11-30 阅读 46
要使用OpenMV识别一个物体并给出相应的坐标，可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块：在OpenMV IDE中，首先需要导入`sensor`、`image`和`time`模块。
2. 初始化摄像头：使用`sensor`模块中的`ov7725`初始化摄像头。
3. 设置图像传感器参数：使用`sensor`模块中的`set_pixformat`、`set_framesize`和`set_auto_gain`等方法设置图像传感器的参数。
4. 设置颜色追踪：使用`sensor`模块中的`set_auto_whitebal`方法设置自动白平衡，并使用`sensor`模块中的`set_auto_exposure`方法设置自动曝光。
5. 创建图像对象：使用`image`模块中的`Image`类创建一个图像对象。
6. 设置物体识别区域：使用图像对象的`draw_rectangle`方法在图像上绘制一个矩形框，用于标记物体识别的区域。
7. 开始循环：使用`while True`循环，不断获取摄像头图像。
8. 获取图像：使用`sensor`模块中的`snapshot`方法获取摄像头图像，并将其赋值给图像对象。
9. 物体识别：使用图像对象的`find_blobs`方法识别物体，可以根据物体的颜色、大小等参数进行设置。
10. 判断是否识别到物体：使用`len`函数判断是否识别到物体。
11. 绘制识别结果：使用图像对象的`draw_rectangle`方法在图像上绘制识别到的物体的矩形框。
12. 获取物体坐标：使用物体对象的`cx()`和`cy()`方法获取物体的中心坐标。
13. 显示图像：使用`sensor`模块中的`display`方法显示图像。
下面是一个示例代码：
```python
import sensor
import image
import time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(True)
sensor.set_auto_exposure(True)
# 创建图像对象
img = image.Image()
# 设置物体识别区域
img.draw_rectangle((100, 80, 120, 100), color=(255, 0, 0))
# 开始循环
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 物体识别
blobs = img.find_blobs([(30, 100, -128, -10, -10, 10)], pixels_threshold=200, area_threshold=200)
# 判断是否识别到物体
if len(blobs) > 0:
# 绘制识别结果
for blob in blobs:
img.draw_rectangle(blob.rect())
# 获取物体坐标
x = blobs[0].cx()
y = blobs[0].cy()
# 输出物体坐标
print("Object coordinates: ({}, {})".format(x, y))
# 显示图像
sensor.display(img)
```
以上代码是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。在识别物体时，可以根据具体的场景和需求调整颜色阈值、像素阈值和面积阈值等参数，以获得更好的识别效果。
更新于 2023年11月30日
