openmv矩形轮廓检测
时间: 2025-05-27 11:25:26 浏览: 33
### OpenMV中的矩形轮廓检测
OpenMV 是一款专为嵌入式设备设计的微型计算机视觉开发板,支持 Python 编程语言(MicroPython)。它能够高效处理图像并执行诸如物体识别、颜色跟踪和边缘检测等任务。下面详细介绍如何利用 OpenMV 进行矩形轮廓检测。
#### 使用OpenMV进行矩形轮廓检测的核心流程
在 OpenMV 中,可以通过 `image.find_contours()` 方法来查找图像中的轮廓,并进一步筛选出接近矩形的目标。以下是具体实现方式:
1. **加载图像或摄像头帧**
首先获取一帧图像作为输入源,通常来自内置摄像头。
2. **预处理图像**
对原始图像应用必要的滤波操作,例如灰度化、高斯模糊或者 Canny 边缘检测,以便更清晰地突出目标边界[^3]。
3. **寻找轮廓**
利用 `img.find_contours()` 函数提取所有可能的闭合区域轮廓点集合[^5]。
4. **过滤矩形候选者**
借助几何属性判断哪些轮廓最有可能构成矩形。这一步涉及计算每条边的比例关系以及角度偏差程度[^1]。
5. **绘制结果标记**
将最终确认下来的矩形框显示出来供后续分析使用。
下面是基于以上逻辑编写的一段示范代码片段:
```python
import sensor, image, time
# 初始化传感器配置参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot() # 获取当前画面快照
# 应用Canny算子做初步边缘增强
edges_img = img.copy().canny(threshold=(50, 80))
# 查找所有的连续轮廓线段
contours_list = edges_img.find_contours()
rectangles_found = []
for cnt in contours_list:
approx_poly = cnt.approximate_polygon(epsilon_ratio=0.02)
if len(approx_poly.vertices()) == 4 and \
abs(cnt.area()-approx_poly.bounding_box()[2]*approx_poly.bounding_box()[3])<cnt.area()*0.1 :
rectangles_found.append((approx_poly,cnt))
# 绘制找到的所有矩形对象
for rect_data in rectangles_found:
poly_points = list(rect_data[0].vertices())
img.draw_rectangle(tuple(poly_points[0]), color=(255,0,0))
print("FPS:", clock.fps())
```
此脚本实现了从实时视频流中自动捕捉到近似四边形结构的功能,并将其标注成红色方框呈现给用户查看[^4]。
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