openmv轮廓检测
时间: 2025-05-28 19:36:28 浏览: 34
### OpenMV 中轮廓检测的使用方法
在 OpenMV 的图像处理库中,`img.find_contours()` 是用于检测图像中轮廓的功能函数[^3]。该函数返回一组表示不同对象边界的坐标集合。以下是具体说明以及如何使用的代码示例。
#### 函数参数与返回值
`find_contours()` 支持多个参数来控制轮廓提取的行为。例如:
- `threshold`: 设置像素强度变化阈值,低于此值的变化不会被识别为边界。
- `area_threshold`: 过滤掉面积小于指定值的小轮廓。
它会返回一个列表,其中每个元素是一个包含轮廓点坐标的对象。这些对象可以通过属性访问其几何特性,如面积、中心位置等。
#### 示例代码
下面展示了一个简单的例子,演示如何利用 OpenMV 来执行基本的轮廓检测:
```python
import sensor, image, time
# 初始化传感器并设置分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 或者 GRAYSCALE 如果只需要灰度模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
# 获取当前帧图片
img = sensor.snapshot()
# 执行二值化操作 (假设我们已知前景背景差异显著)
binary_img = img.binary([(0, 80)])
# 查找轮廓
contours_list = binary_img.find_contours(threshold=2000, area_threshold=100)
for c in contours_list:
# 绘制矩形框包围每一个找到的轮廓
rect = c.rect()
img.draw_rectangle(rect)
print("FPS:", clock.fps())
```
在此脚本里,先进行了必要的初始化工作;接着,在循环体内获取每一帧画面之后对其进行二值化处理以便更容易区分目标物与背景区别;最后调用 `find_contours()` 方法寻找所有符合条件的轮廓并将它们标记出来显示给用户查看。
#### 注意事项
当实际部署时需要注意调整合适的参数组合以适应具体的场景需求。比如对于不同的光照条件或者颜色分布情况可能都需要重新校准相应的阈值范围等等[^3]。
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