openmv识别矩形并绘制矩形框，输出矩形框的x,y,h,w

<think>我们有一个任务：使用OpenMV识别图像中的矩形，并绘制矩形框，同时输出矩形的x、y坐标以及高度和宽度。 根据引用，我们知道在目标检测中，通常会得到边界框（bounding box）的坐标和尺寸。在OpenMV中，我们可以通过图像处理技术（如寻找轮廓）来检测矩形，并获取其边界框。 步骤： 1. 寻找图像中的轮廓。 2. 对每个轮廓进行多边形逼近，判断是否为矩形（通常有4个顶点，且角度满足条件）。 3. 获取矩形的边界框（最小外接矩形）。 4. 在图像上绘制该边界框。 5. 输出边界框的x, y（左上角坐标）以及宽度w和高度h。 注意：OpenMV的MicroPython库提供了图像处理和机器视觉功能，包括寻找轮廓、多边形逼近、最小外接矩形等。 参考引用[4]中提到了创建边界框和圆的方法，以及使用approxPolyDP函数进行多边形拟合。在OpenMV中，我们可以使用类似的方法。 具体步骤： a. 将图像转换为灰度图。 b. 进行二值化处理（阈值分割）。 c. 寻找轮廓。 d. 遍历每个轮廓，计算其多边形逼近，并筛选出可能是矩形的轮廓。 e. 对每个矩形轮廓，获取其最小外接矩形（bounding rectangle），该矩形用x, y, w, h表示。 在OpenMV中，我们可以使用`image.find_rects`函数来直接寻找矩形，但是为了更灵活的控制，我们也可以使用轮廓处理的方法。 下面提供两种方法： 方法一：使用`image.find_rects`（这是OpenMV专门用于检测矩形的函数） 方法二：使用轮廓处理（更通用，可以自定义筛选条件） 由于用户要求绘制矩形框并输出x,y,w,h，我们分别用两种方法实现。 首先，我们使用方法一（简单直接）： ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 或者使用灰度图，但find_rects内部会处理 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 寻找矩形 rects = img.find_rects(threshold=2000) # 阈值用于控制矩形检测的严格程度，可能需要调整 for r in rects: # 绘制矩形框 img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255,0,0)) # 用红色绘制 # 获取矩形的坐标和尺寸 x, y, w, h = r.rect() # 输出矩形的信息 print("矩形: x={}, y={}, w={}, h={}".format(x, y, w, h)) # 打印帧率 print(clock.fps()) ``` 方法二：使用轮廓处理（自定义程度高）： ```python import sensor, image, time, math sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 灰度图处理 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 设置阈值，可能需要根据实际环境调整 threshold = (0, 90) # 适用于黑色矩形在白色背景，或者根据实际情况调整 while(True): img = sensor.snapshot() # 二值化 img.binary([threshold]) # 寻找轮廓 contours = img.find_contours(threshold=2000) # 轮廓查找阈值，可能需要调整 for contour in contours: # 多边形逼近，减少轮廓点数 approx = contour.approx(3, 0.02*contour.arc_length()) # 参数可调 # 如果逼近后是4个点，可能是矩形 if len(approx) == 4: # 检查轮廓是否为凸的（矩形是凸的） if contour.is_convex(): # 计算最小外接矩形（边界框） rect = contour.min_rect() # 获取矩形的四个角点 corner_points = rect.corners() # 但是，我们也可以直接使用矩形的边界框（x, y, w, h） x, y, w, h = rect.rect() # 绘制边界框（用矩形框画出来） img.draw_rectangle(rect.rect(), color=(255,0,0)) # 输出 print("矩形: x={}, y={}, w={}, h={}".format(x, y, w, h)) # 显示图像 # 注意：二值化后的图像是单色的，但绘制矩形用红色（在灰度图上会显示为灰色），如果需要彩色显示，可以转换为RGB模式 ``` 注意：方法二中的参数（如approx的参数，以及阈值）需要根据实际情况调整。 由于OpenMV的min_rect返回的是RotatedRect（旋转矩形），它包含中心点、尺寸和旋转角度。但这里我们使用rect()方法获取的是非旋转的边界框（axis-aligned bounding box），即矩形的左上角坐标和宽高。注意，这个非旋转边界框可能不是最小面积的，但它是与坐标轴对齐的。 如果用户需要的是旋转矩形的信息，我们可以获取旋转矩形的四个角点，但用户要求的是x, y, w, h（非旋转），所以我们使用rect()方法。 用户问题中要求的是矩形的x, y, w, h，所以我们使用上述方法即可。 但是，注意：方法一中的`find_rects`函数返回的是非旋转矩形（轴对齐矩形），而方法二中的轮廓处理得到的min_rect是旋转矩形，但通过rect()方法得到的是非旋转的边界框（即轴对齐矩形）。 因此，两种方法都可以得到x,y,w,h。 推荐使用方法一，因为它更简单，且是专门为矩形检测设计的。 如果矩形有旋转，方法一可能无法检测到（实际上，`find_rects`设计用于检测平面上的矩形，比如二维码等，它假设矩形在平面上，所以会进行透视变换，返回的矩形是校正后的，但同时也返回了原始图像中的矩形位置）。不过，我们这里只需要绘制原始图像上的矩形，所以使用方法一返回的矩形坐标（r.rect()）即可。 方法一返回的矩形是原始图像中检测到的矩形（轴对齐的边界框），所以可以直接使用。 因此，我们提供方法一的代码作为主要方案。 但是，用户可能希望检测任意角度的矩形，并获取其最小外接矩形（旋转矩形）的边界框（非旋转的轴对齐矩形）？如果是这样，方法一和方法二都可以得到轴对齐的矩形。 如果用户需要旋转矩形的信息（如角度），我们可以使用方法二获取旋转矩形的信息，然后输出。但问题要求输出x, y, w, h，所以轴对齐的边界框就满足要求。 总结：我们提供两种方法，用户可以根据需要选择。但方法一更简单，且效率可能更高。 相关问题： 1. 如何调整矩形检测的阈值？ 2. 在复杂背景下如何提高矩形检测的准确性？ 3. 如何检测旋转的矩形并获取其旋转角度？ 4. OpenMV中还有哪些其他形状检测方法？ 注意：在方法二中，我们使用了二值化，阈值需要根据实际环境调整。另外，在轮廓逼近时，参数0.02*周长是经验值，可以根据需要调整。 如果用户需要检测特定大小的矩形，可以在循环中加入面积过滤。 例如，在方法二中，可以添加： ```python if w*h > 1000: # 假设矩形面积大于1000像素 # 才认为是一个有效的矩形 ``` 在方法一中，`find_rects`函数本身支持通过roi、阈值等参数控制，也可以根据返回矩形的属性（如面积）进行过滤。 因此，我们给出完整的代码示例（方法一）作为回答。</think>### OpenMV矩形识别与边界框绘制 根据您的需求，我将介绍如何使用OpenMV识别图像中的矩形，绘制边界框，并输出矩形的坐标(x, y)及尺寸(宽度w, 高度h)。以下是完整解决方案： ```python import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 彩色图像 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240分辨率 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待设置生效 clock = time.clock() # 矩形检测参数 RECTANGLE_AREA_THRESHOLD = 1000 # 最小矩形面积阈值 ASPECT_RATIO_TOLERANCE = 0.3 # 宽高比容差 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 捕获图像 # 1. 寻找矩形轮廓 rectangles = [] for contour in img.find_contours(threshold=2000): # 计算轮廓周长并进行多边形逼近 perimeter = contour.arc_length() approx = contour.approx(3, 0.02 * perimeter) # 多边形逼近 # 2. 筛选矩形（4个顶点） if len(approx) == 4: # 计算矩形属性 rect = contour.min_rect() x, y, w, h = rect.rect() aspect_ratio = float(w)/h if h != 0 else 0 # 3. 应用筛选条件（面积和宽高比） if (w * h > RECTANGLE_AREA_THRESHOLD and abs(aspect_ratio - 1.0) < ASPECT_RATIO_TOLERANCE): rectangles.append(rect) # 4. 绘制边界框并输出信息 for rect in rectangles: x, y, w, h = rect.rect() # 绘制边界框（红色） img.draw_rectangle(rect.rect(), color=(255, 0, 0), thickness=2) # 绘制中心点（绿色） cx, cy = rect.cx(), rect.cy() img.draw_cross(cx, cy, color=(0, 255, 0), size=5) # 输出矩形信息 print(f"矩形位置: x={x}, y={y}, 宽度={w}, 高度={h}, 中心点({cx},{cy})") # 显示帧率 print(clock.fps()) ``` ### 关键步骤说明： 1. **轮廓检测**：使用`find_contours()`寻找图像中的所有轮廓 2. **矩形筛选**： - 多边形逼近后顶点数为4 - 面积大于阈值（避免噪声） - 宽高比接近1:1（可根据需要调整容差） 3. **边界框绘制**：使用`draw_rectangle()`绘制红色矩形框 4. **坐标输出**：通过`rect.rect()`获取矩形的(x, y, w, h)值 5. **中心点标记**：使用`draw_cross()`标记矩形中心 ### 参数调整建议： - **识别灵敏度**：调整`RECTANGLE_AREA_THRESHOLD`控制最小检测尺寸 - **形状筛选**：修改`ASPECT_RATIO_TOLERANCE`适应不同矩形比例 - **轮廓阈值**：`find_contours()`中的threshold值影响边缘检测灵敏度 - **光照适应**：添加`img.histeq()`改善低光照环境 ### 性能优化技巧： 1. 使用`img.lens_corr()`消除镜头畸变 2. 通过`ROI`限制检测区域减少处理量 3. 添加二值化预处理增强边缘检测： ```python img.binary([(0, 100)]) # 根据实际光照调整阈值 ``` ### 应用场景： 此方案适用于工业零件定位[^4]、机器人导航、自动检测系统等需要矩形物体识别的场景。实际部署时建议结合机械固定装置控制环境变量。