openmv色块识别形状
时间: 2025-04-29 20:48:51 浏览: 43
### OpenMV 中实现颜色识别与形状检测
在OpenMV Cam中,通过设定特定的颜色阈值来识别和跟踪目标物体的颜色。为了进一步增强应用的功能,还可以结合形态学操作以及轮廓检测技术来进行形状分析。
#### 颜色识别方法
对于颜色识别部分,主要依赖于HSV色彩空间下的阈值分割法。这种方法能够有效地分离出感兴趣的彩色区域[^1]:
```python
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
red_threshold = (30, 80, 15, 70, 15, 70) # 这里是一个示例红色阈值区间,请根据实际情况调整
while(True):
img = sensor.snapshot()
blobs = img.find_blobs([red_threshold])
if blobs:
for b in blobs:
tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) # 绘制矩形框标记找到的对象位置
```
上述代码展示了如何配置传感器参数,并定义了一个用于匹配红色对象的`red_threshold`变量。接着,在无限循环体内获取当前帧图像并通过调用`find_blobs()`函数查找满足条件的所有连通域(即具有相似属性的一组像素),最后绘制边界框以突出显示这些特征点。
#### 形状检测方法
当完成了基本的颜色过滤之后,就可以利用OpenCV库提供的几何特性提取工具集对二值化后的掩模执行边缘检测、霍夫变换圆检测或者多边形逼近等算法完成更复杂的模式识别任务。下面给出一段简单的例子说明怎样寻找圆形物体并计算其面积大小:
```python
for c in img.find_circles(threshold = 2000, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
area = math.pi * ((c.r()) ** 2)
print("Circle found at center (%d,%d), radius %d with Area %.2f" %(c.x(), c.y(), c.r(),area))
img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r())
```
此段程序遍历所有可能存在的圆形结构体,并打印它们的位置坐标及其半径长度;同时还会在原始图片上画出相应的图形以便直观观察结果。
#### 结合颜色与形状
综合以上两种技能,可以在同一套流程里面既做颜色筛选又进行形状分类。比如先按照预设好的RGB/HSV范围选出候选区,再从中挑选那些符合预期外形特点的部分作为最终输出。
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