openmv色块识别寻迹

### OpenMV 色块识别与轨迹跟踪 #### 了解OpenMV及其应用领域 OpenMV是一款专为机器视觉设计的微型摄像头模块，能够执行诸如颜色检测、物体追踪等功能。该设备广泛应用于机器人导航、自动化控制等领域。 #### 实现色块识别的具体过程 为了完成色块识别的任务，在程序初始化阶段需定义目标色彩范围并设置阈值参数。通常情况下，会采用HSV（Hue, Saturation, Value）颜色空间来描述图像中的像素特征[^1]。当获取实时视频流后，系统会对每一帧画面进行处理分析，提取符合条件的颜色区域作为潜在的目标对象。 对于色块识别而言，可以利用`find_blobs()`函数寻找满足设定条件的最大连通域，并计算其几何特性如质心坐标等信息用于后续操作[^2]。 ```python import sensor, image, time sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240) red_threshold = [(37, 89, 46, 75, 5, 59)] # Red color threshold. while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs(red_threshold) if blobs: largest_blob = max(blobs,key=lambda b:b.pixels()) img.draw_rectangle(largest_blob.rect()) # Draw a rectangle around the blob. img.draw_cross(largest_blob.cx(),largest_blob.cy()) # Draw cross at center of blob print("Largest Blob Position:",(largest_blob.cx(),largest_blob.cy())) ``` 此段代码展示了如何配置传感器以及调用API接口来进行简单的红色色块查找工作。其中`find_blobs()`接受一个由多个元组构成列表形式表示的不同颜色区间界限；返回的结果是一个包含所有匹配项的对象集合，从中选取面积最大的那个即为我们所关注的主要兴趣点。 #### 进行路径规划与跟随动作 基于上述得到的位置数据，可以通过比较当前拍摄到的画面中心点同被标记出来的色块重心之间的相对位移量差ΔX= Xblob_center-Ximage_center 来调整运动方向，从而达到自动沿指定路线前进的效果[^5]。具体来说就是将这个偏差反馈给电机控制系统做进一步的速度调节或是角度修正指令发送至外部硬件单元比如舵机装置上实施物理层面的动作响应。

<think>嗯，用户需要找OpenMV寻迹功能的教程和代码示例。看来是个做机器视觉项目的学生或爱好者，可能正在搭建智能小车之类的设备。用户明确提到了"寻迹功能"，还特别标注"教程"和"代码"两个关键词，说明需要实操性强的资料。从引用内容看，[1]介绍了OpenMV的基础硬件特性，提到它有颜色识别等视觉功能；[2][3]都是具体案例，尤其[2]详细描述了电赛送药小车项目，里面应该包含用户需要的寻迹实现细节。用户之前的对话历史没显示相关记录，可能是首次咨询这个问题。需要重点提取的是：[2]里明确包含"OpenMV寻迹"的子章节，还有"多模版匹配"的关键技术点；[3]则提到电机控制和小车整体架构，这些都能拼凑出完整解决方案。考虑到电赛项目通常有完整代码，优先推荐[2]的代码会更实用。用户可能遇到的实际难点会包括：如何区分赛道背景与轨迹线、路口识别误判、速度控制策略等。在回复时需要覆盖这些技术点，但不用主动展开——等用户追问再深入更合适。代码示例部分要强调关键函数，比如find_blobs()这个核心方法，但避免贴完整代码（太占篇幅）。重点给出传感器布局和控制逻辑的伪代码框架更清晰。最后准备的延伸问题应该覆盖寻迹项目的完整生命周期：从调试（阈值调整）、优化（提高精度）到扩展（多传感器融合）都有递进性。</think> 以下是根据引用资料整理的OpenMV寻迹功能实现要点及代码示例，请结合具体硬件调整： ### 一、寻迹原理 1. **视觉处理**：通过摄像头捕获地面图像，识别特定颜色的轨迹线（通常为黑色或其他高对比色） $$ \text{颜色阈值} = [L\_min, L\_max, A\_min, A\_max, B\_min, B\_max] $$ 2. **坐标转换**：将识别的色块中心坐标映射到屏幕坐标系（如160x120分辨率） 3. **控制逻辑**：根据轨迹线偏离画面中心的方向调整小车运动 ### 二、基础代码示例（黑白寻迹） ```python import sensor, image, time, pyb # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 160x120 sensor.skip_frames(time=2000) # 定义黑色轨迹阈值 (需根据实际环境调整) black_threshold = (0, 50, -10, 10, -10, 10) # LAB色彩空间 while True: img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 镜头畸变校正 blobs = img.find_blobs([black_threshold], pixels_threshold=100) if blobs: max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) # 取最大色块 img.draw_rectangle(max_blob.rect()) # 标记轨迹线 # 计算轨迹中心与画面中心的偏差 deviation = max_blob.cx() - img.width() // 2 # 控制逻辑（示例） if abs(deviation) < 20: # 允许误差范围 motor_control("FORWARD") elif deviation > 0: motor_control("RIGHT") else: motor_control("LEFT") else: motor_control("STOP") # 丢失轨迹则停止 ``` ### 三、关键实现技术 1. **环境适配** - **阈值校准**：使用OpenMV IDE的阈值选择工具实时调整 ```python thresholds = [(100, 255)] # 灰度模式下阈值 ``` 2. **复杂场景处理** - **滤噪**：添加`area_threshold`排除小噪点 - **ROI限定**：缩小搜索区域提高处理速度 ```python blobs = img.find_blobs(..., roi=(0,60,160,60)) # 仅检测画面下半部分 ``` 3. **多路径决策（如T字路口）** ```python if len(blobs) > 1: left_blob = max([b for b in blobs if b.cx()<80], default=None) right_blob = max([b for b in blobs if b.cx()>80], default=None) if left_blob and right_blob: # 检测到分叉路口 motor_control("STOP") ``` ### 四、硬件连接参考 | OpenMV接口 | 驱动模块 | 功能 | |-----------|----------|------| | P7 | IN1 | 左轮正转 | | P8 | IN2 | 左轮反转 | | P9 | IN3 | 右轮正转 | | P10 | IN4 | 右轮反转 | > 注意：电机驱动需配合PWM调压模块控制速度[^3] ### 五、调试技巧 1. **提升稳定性** - 镜头距地高度15-30cm为宜 - 补光LED亮度需与环境光协调 2. **优化帧率**：降低分辨率至`QQVGA(160x120)`或使用灰度模式 3. **实时反馈**：添加串口数据输出 ```python print("Deviation:%d, FPS:%d"%(deviation, clock.fps())) ```