openmv 红绿灯检测
时间: 2025-05-11 14:24:29 浏览: 30
### 使用 OpenMV 实现红绿灯检测
为了在 OpenMV 中实现红绿灯检测，可以采用颜色阈值分割技术来定位图像中的红色、黄色和绿色区域。以下是具体方法：
#### 颜色阈值设置
OpenMV 提供了灵活的颜色阈值功能，可以通过调整 HSV（色调、饱和度、亮度）空间的参数来定义感兴趣的颜色范围。对于红绿灯检测，通常需要分别设定红色、黄色和绿色的阈值[^1]。
```python
import sensor, image, time
# 初始化摄像头传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
# 定义颜色阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
thresholds = [(30, 100, 15, 80), # 绿色阈值
(40, 90, -10, 20)] # 红色阈值
```
#### 图像处理流程
通过以下步骤完成红绿灯检测：
1. **捕获帧并转换到 LAB 色彩空间**：LAB 色彩空间更适合用于颜色分离。
2. **应用二值化操作**：根据预设的阈值将感兴趣的像素标记出来。
3. **查找轮廓**：提取符合条件的目标区域，并计算其位置和大小。
4. **分类目标**：依据颜色标签判断当前信号灯的状态。
```python
while(True):
img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 获取一帧数据并校正镜头畸变
for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200):
color_label = 'unknown'
if blob.code() & 1: # 如果匹配第一个阈值，则认为是绿色
color_label = 'green'
elif blob.code() & 2: # 如果匹配第二个阈值，则认为是红色
color_label = 'red'
# 绘制矩形框标注检测结果
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
print(color_label, blob.cx(), blob.cy())
time.sleep_ms(100)
```
上述代码片段展示了如何利用 `find_blobs` 函数找到满足条件的对象，并进一步区分它们所属类别。
#### 数据传输至 STM32
一旦成功识别出交通灯状态及其坐标信息后，就可以借助 UART 接口把该信息传递给主控 MCU 即 STM32H743 。这一步骤已经在原始描述中有提及过。
---
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现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
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