openmv边缘检测寻找圆
时间: 2025-01-01 11:31:09 浏览: 113
### 使用 OpenMV 实现边缘检测寻找圆形物体
#### 准备工作
为了实现这一目标,首先需要确保摄像头已正确配置并能够正常运行。这一步骤已经在之前的学习中有所涉及[^2]。
#### 边缘检测原理
边缘检测即轮廓检测,通过特定算法可以实现实时轮廓提取。对于圆形物体而言,其边界具有独特的几何特征——曲率一致的闭合曲线。因此,在执行边缘检测之后,可以通过分析这些特性来定位圆形对象[^1]。
#### 编写代码
下面是一个简单的 Python 脚本示例,用于展示如何使用 OpenMV 来查找图像中的圆形:
```python
import sensor, image, time
# 初始化传感器参数设置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置灰度模式有助于提高处理速度
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot().binary([(0, 70)]) # 对二值化后的图片进行阈值分割
circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10,
r_min=2, r_max=100, r_step=2)
if circles:
for c in circles:
img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r())
print(clock.fps())
```
此脚本会持续捕捉视频流,并尝试从中找出所有的圆圈。一旦发现符合条件的目标,则会在原图中标记出来。
#### 数据传输与应用扩展
如果希望进一步开发应用程序,比如让设备根据检测到的结果做出反应,那么可以考虑采用 UART 接口来进行数据交换。例如,当识别到某个方向存在圆形障碍物时,向外部控制器发送信号以调整行动路径[^3]。
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