openmv二值化巡线完整代码，可正确运行

<think>好的，我现在需要帮用户找一个在OpenMV上正确运行的二值化巡线完整代码。首先，我得回忆一下OpenMV的基本功能和图像处理流程。用户提到二值化巡线，这通常涉及将图像转换为黑白二值图像，然后识别线条的位置，比如中线，进而控制小车转向。 根据引用内容，用户可能已经了解一些OpenMV的基础，但需要具体的代码示例。首先，二值化处理需要使用OpenMV的阈值功能，可能需要设置合适的阈值来区分线条和背景。接下来是寻找线条的轮廓，可能需要用find_blobs函数。然后计算中线或偏差，这里可能需要计算质心或者线条的几何中心。 接下来要考虑代码的结构。初始化摄像头，设置阈值，循环捕获图像，处理图像，找到最大的色块，计算偏差，然后输出控制信号。用户可能需要PID控制，但代码示例可能先提供基础框架，如输出偏差值，后续再结合PID调试。 还需要注意OpenMV的硬件连接，比如可能通过串口发送数据给STM32，但代码中可能只涉及图像处理部分，控制部分可能需要用户自己整合。此外，二值化的阈值可能需要根据实际环境调整，用户可能需要指导如何通过OpenMV IDE的阈值编辑器来获取合适的阈值。 检查是否存在常见的错误，比如没有设置正确的颜色空间（本例中使用LAB），或者未处理找不到线条的情况，导致程序崩溃。因此，代码中需要加入条件判断，确保找到色块后再进行计算。 最后，确保代码符合用户要求的“完整可运行”，可能需要测试代码的每个部分，并验证是否能正确识别线条并输出偏差。此外，用户可能需要进一步优化，比如滤波或形态学操作，但基础代码应涵盖主要步骤。</think>以下是一个基于OpenMV的二值化巡线代码示例，整合了图像处理和巡线偏差计算的关键步骤： ```python import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB格式 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 160x120分辨率 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 # 定义二值化阈值（LAB颜色空间） thresholds = (45, 75, -20, 20, -20, 20) # 需根据实际环境调整[^2] # 定义ROI区域（屏幕下半部分） ROI = (0, 80, 160, 40) # (x, y, w, h) while(True): img = sensor.snapshot() # 二值化处理 bin_img = img.binary([thresholds], invert=True) # 查找最大色块 blobs = bin_img.find_blobs([(255,255)], roi=ROI, merge=True, margin=10) if blobs: max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.area()) # 绘制检测结果 img.draw_rectangle(max_blob.rect(), color=(0,255,0)) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy(), color=(0,255,0)) # 计算偏差：屏幕中心与线条中心的横向偏差 deviation = max_blob.cx() - (ROI[0] + ROI[2]//2) # 输出偏差值（可发送给下位机） print("Deviation:", deviation) ```