openmv矩形识别
时间: 2025-02-22 11:04:17 浏览: 117
### 实现矩形识别
在OpenMV平台上实现矩形识别可以通过多种方式完成。官方提供的`find_rects()`函数可以直接用于检测图像中的矩形结构[^4]。
对于提高矩形识别准确性,可以采用最大矩形块的判断逻辑,即程序仅保留并返回面积最大的矩形作为最终识别结果,这有助于排除干扰项,从而显著改善识别效率和精度[^1]。
下面是一个简单的Python代码片段展示如何使用OpenMV进行基本的矩形识别:
```python
import sensor, image, time
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()
rects = img.find_rects(threshold = 9000) # 调整阈值以适应不同环境
for r in rects:
if r.w() * r.h() > 1000: # 只显示较大的矩形区域
img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0))
print(clock.fps())
```
此段代码初始化摄像头模块后进入无限循环,在每次迭代过程中拍摄一张照片,并尝试从中找到所有的矩形轮廓;接着通过设定最小尺寸过滤掉较小的对象,最后绘制出符合条件的大矩形边界框以便可视化验证。
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