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openmv识别色块示例

时间: 2025-03-06 14:38:39 浏览: 79

### OpenMV 色块识别示例代码为了实现色块识别功能，在OpenMV中可以使用`find_blobs()`方法来检测图像中的特定颜色区域。该方法能够帮助定位并提取感兴趣的颜色斑点或物体。下面是一个简单的Python脚本用于在OpenMV上执行基本的色块识别任务： ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头模块设置分辨率大小 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 定义要查找的目标颜色范围(这里定义为青色) thresholds = [(0, 100, -128, -128, 127, 127)] # 青色阈值[^3] clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 获取当前帧 blobs = img.find_blobs(thresholds) # 查找满足条件的所有色块 if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b.rect()) # 绘制矩形框标记找到的对象位置 tmp=img.draw_cross(b.cx(), b.cy()) # 在目标中心绘制十字线 print(clock.fps()) ``` 这段程序初始化了传感器参数，并设置了想要追踪的颜色阈值区间。通过循环不断地捕捉新画面，调用`find_blobs()`函数去发现符合条件的色块，并且会在屏幕上画出这些被识别出来的形状轮廓以及它们的位置坐标[^2]。需要注意的是当`merge=True`(默认情况下)，这可能会造成不同颜色之间的误合并现象，因此如果应用场景中有多种不同的颜色需要区分，则应该考虑调整此参数或将各个颜色分别处理[^1]。

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