OPENMV识别出红色的圆形
时间: 2025-06-25 15:03:00 浏览: 11
### 实现红色圆形识别的方法
为了实现 OpenMV 对红色圆形的识别功能,可以按照以下方法构建程序逻辑。以下是详细的说明以及代码示例。
#### 方法概述
OpenMV 提供了丰富的图像处理库函数来完成颜色检测和形状匹配的任务。通过设置阈值筛选特定的颜色范围,并利用形态学操作优化目标区域,最终可以通过轮廓分析提取圆形特征[^1]。
#### 关键步骤解析
1. **设定颜色阈值**
使用 `find_blobs` 函数中的颜色阈值参数定义红色的目标区间。通常情况下,红色可以用 HSV 色彩空间表示,具体数值可以根据实际环境调整。
2. **启用圆形检测选项**
在调用 `find_blobs` 时,传递参数 `circular=True` 来限定只寻找接近圆的物体[^3]。
3. **过滤无关对象**
结合面积大小、宽高比例等条件进一步剔除不符合预期的结果。
4. **绘制标记并显示结果**
利用 LCD 显示模块实时展示检测效果以便调试验证。
下面是完整的 Python 示例代码:
```python
import sensor, image, time, lcd
# 初始化传感器配置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 设置LCD屏幕用于预览画面
lcd.init()
# 定义红色HSV阈值 (需依据实际情况微调)
red_threshold = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)] # L Min, L Max, A Min...
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
blobs = img.find_blobs(red_threshold, merge=True, circular=True, area_threshold=200, pixels_threshold=200)
if blobs:
for b in blobs:
# 绘制边界框与中心点
img.draw_rectangle(b.rect())
img.draw_cross(b.cx(), b.cy())
# 将图片发送至LCD屏幕上查看
lcd.display(img)
print(clock.fps())
```
此脚本实现了基本的功能需求——即定位视频流内的红色圆形物品并将它们标注出来[^2]。
#### 注意事项
- 上述代码片段里的色彩界限可能不适用于所有场景,请务必根据现场光线状况重新校准合适的值域。
- 参数如 `area_threshold`, `pixels_threshold` 控制最小有效尺寸;适当增大这些数值得以排除噪声干扰的小型斑点。
- 如果发现性能瓶颈,则考虑降低分辨率或者帧率换取更快的速度响应。
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