openmv轮廓提取

### OpenMV中的轮廓提取 在OpenMV中进行轮廓提取是一项常见的图像处理任务，通常用于目标检测、形状分析等领域。以下是关于如何在OpenMV中实现轮廓提取的具体方法： #### 1. 图像预处理 为了提高轮廓提取的效果，通常需要对原始图像进行一些预处理操作。这些操作可能包括灰度化、二值化以及噪声去除等。 ```python import sensor, image, time sensor.reset() # 复位并初始化传感器 sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置像素格式为灰度模式 (GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为 QVGA (320x240) sensor.skip_frames(time=2000) # 让摄像头稳定一段时间 clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 获取一帧图像 # 预处理：应用高斯模糊去噪 img.gaussian(3) # 将图像转换为二值图像 binary_img = img.binary([(100, 255)]) # 假设阈值范围为100到255[^1] ``` #### 2. 轮廓查找 完成图像预处理之后，可以利用`find_blobs()`或者`find_contours()`函数来寻找图像中的轮廓。这里以`find_contours()`为例说明具体用法。 ```python contours = img.find_contours(threshold=1000) # 查找轮廓，设定合适的阈值参数 for c in contours: img.draw_rectangle(c.rect(), color=(255, 0, 0)) # 绘制矩形框标记轮廓区域 img.draw_string(c.x()+c.w()+5, c.y()-1, str(round(c.area())), color=(255, 0, 0), scale=1) # 显示面积信息 ``` 上述代码片段展示了如何调用`find_contours()`函数找到图像中的所有闭合边界，并绘制出它们对应的最小外接矩形。 #### 3. 提取特定条件下的轮廓 如果仅需关注满足某些特征的轮廓，则可以通过设置额外过滤条件进一步筛选结果。例如限定最小/最大尺寸或指定方向角度等属性。 ```python filtered_contours = [] for contour in contours: if contour.area() > 100 and abs(contour.rotation()) < math.pi / 4: filtered_contours.append(contour) for fc in filtered_contours: img.draw_polygon(fc.polyline(), color=(0, 255, 0)) ``` 此部分实现了基于面积和旋转角两个维度的选择标准，最终只保留那些符合条件的目标对象。 --- ### 注意事项 - **性能优化**：当实时运行时，应考虑降低分辨率或将不必要的颜色通道移除等方式提升效率。 - **调试技巧**：建议逐步调整算法各阶段输入输出效果直至达到预期成果为止。 ---