openmv的边缘检测
时间: 2023-08-04 17:06:35 浏览: 435
OpenMV的边缘检测是基于摄像头获取的图像进行的。在OpenMV中,可以使用Canny边缘检测器来进行边缘检测。Canny边缘检测器是一种经典的边缘检测算法,它可以有效地检测出图像中的边缘。在OpenMV中,可以使用cv.Canny函数来实现Canny边缘检测。该函数需要传入图像和两个阈值参数,即较小的阈值和较大的阈值。[2]
在OpenMV的代码中,可以使用img.find_edges函数来进行边缘检测。该函数需要传入边缘检测算法的类型和阈值参数。例如,可以使用image.EDGE_CANNY作为边缘检测算法的类型,并设置阈值为(50, 80)。然后,可以使用lcd.display函数将检测到的边缘显示在LCD上。[3]
通过使用Canny边缘检测器和img.find_edges函数,可以在OpenMV上实现边缘检测功能。
相关问题
openmv 边缘检测
OpenMV是一款基于STM32H743 MCU的开发板,配备了OV7725卷帘快门摄像头,用于开发相关机器视觉应用。其中,特征检测是机器视觉的基础,包括边缘检测、形状识别和特征点识别等。在OpenMV中,可以使用Canny边缘检测算法进行边缘检测。
在代码中,首先需要初始化摄像头,并设置图像的格式和大小。然后,通过sensor.snapshot()函数拍摄图像,并使用img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))函数进行Canny边缘检测。最后,使用lcd.display(img)函数将处理后的图像显示在LCD上。
以下是一个示例代码:
```python
import sensor, image, lcd
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_gainceiling(8)
# 初始化LCD
lcd.init()
while True:
# 拍摄图像
img = sensor.snapshot()
# 使用Canny边缘检测算法
img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))
# 在LCD上显示图像
lcd.display(img)
```
这段代码会实时从摄像头获取图像,并在LCD上显示经过Canny边缘检测处理后的图像。
openmv边缘检测
OpenMV边缘检测是基于OpenMV-H7开发板和OV7725卷帘快门摄像头进行的机器视觉应用开发。特征检测是机器视觉的基础,包括边缘检测、形状识别和特征点识别等。在进行特征检测之前,需要了解如何在获取的图像上进行标记。[1]
在OpenMV中,可以使用Canny边缘检测器进行边缘检测。以下是一个示例代码:
```python
import sensor, image, lcd
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_gainceiling(8)
# LCD初始化
lcd.init()
while True:
img = sensor.snapshot() # 拍摄并返回图像
# 使用Canny边缘检测器
img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))
lcd.display(img) # LCD显示图像
```
以上代码使用OpenMV的API进行摄像头初始化和图像处理,然后使用Canny边缘检测器进行边缘检测,并在LCD上显示图像。[2]
另外,如果你想在OpenMV之外的环境中进行边缘检测,可以使用OpenCV库。以下是一个使用OpenCV进行边缘检测的示例代码:
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('cat.png', 0)
canny = cv.Canny(img, 0, 100)
plt.imshow(canny, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()
```
以上代码使用OpenCV库加载图像并进行边缘检测,然后使用Matplotlib库显示结果。[3]
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