openmv识别棋盘黑框
时间: 2025-06-06 20:10:46 浏览: 11
### OpenMV 实现棋盘黑框识别
在图像处理领域,OpenMV 是一款功能强大的嵌入式视觉开发平台,能够高效完成实时图像处理任务。对于棋盘黑框的识别问题,可以采用类似于 MATLAB 的方法[^1],即通过边缘检测、形态学操作以及轮廓提取等技术实现。
#### 边缘检测
为了识别棋盘中的黑色方框,首先需要对输入图像进行预处理。通常情况下,灰度化和高斯模糊是必不可少的操作。这些步骤有助于减少噪声并增强后续边缘检测的效果。Canny 边缘检测是一种常用的方法,它可以根据梯度方向和大小找到清晰的边界线:
```python
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
while True:
img = sensor.snapshot().gray() # 转换为灰度图
img = img.gaussian(1) # 高斯滤波去噪
edges = img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80)) # Canny 边缘检测
```
此代码片段展示了如何利用 OpenMV 进行基本的边缘检测[^2]。
#### 形态学操作
由于实际拍摄环境可能存在光照不均或其他干扰因素,因此可能需要进一步优化边缘效果。此时可引入形态学操作(如腐蚀与膨胀),以去除细小的噪声点或者填补断裂的线条间隙。
```python
morphed_img = edges.morph(type=image.MORPH_DILATE, kernel_size=3) # 膨胀操作
```
该部分代码实现了简单的形态学膨胀操作,具体参数可根据实际情况调整[^3]。
#### 轮廓提取与筛选
经过前期准备之后,下一步是从二值化的边缘图中寻找闭合区域作为候选对象。这里主要关注那些接近矩形形状且面积适中的连通域。借助 `find_blobs` 函数可以帮助快速定位满足条件的目标物。
```python
blobs = morphed_img.find_blobs([(0, 64)], pixels_threshold=100, area_threshold=100,
merge=True, margin=10)
for b in blobs:
if abs(b.w() / b.h() - 1) < 0.2 and b.area() > 500: # 判断宽高比例近似相等的大块
img.draw_rectangle(b.rect(), color=(255, 0, 0))
```
上述脚本说明了怎样过滤掉不符合规格的小斑点,并最终标记出疑似棋盘上的黑色格子位置[^4]。
#### 结果展示
最后,在屏幕上绘制矩形框标注所发现的所有匹配项即可直观呈现分析成果。整个过程既包含了基础理论知识也融入了一些实践经验分享给开发者们参考学习之用。
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