openmv中的find_blobs
时间: 2024-03-06 17:52:06 浏览: 552
OpenMV中的find_blobs是一个图像处理函数,用于在图像中查找与指定颜色相匹配的blob(连通区域)。该函数可以用于目标检测、跟踪和识别等应用中。
该函数的基本用法如下:
```python
blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=min_pixels, area_threshold=min_area)
```
其中,img是一个OpenMV图像对象,thresholds是一个颜色阈值列表,用于指定要查找的颜色范围。pixels_threshold和area_threshold分别是像素数和面积阈值,用于控制允许的最小blob大小。函数返回一个包含所有找到的blob对象的元组tuple。
除了基本用法之外,find_blobs还支持许多可选参数,可以用于进一步控制blob查找和筛选的过程。例如,可以设置min_distance参数来指定blob之间的最小距离,可以设置merge参数来指定是否合并重叠的blob等等。
相关问题
openmv find_blobs
OpenMV是一个基于MicroPython的开源机器视觉平台,用于实时图像处理和计算机视觉应用。在OpenMV中,通过使用find_blobs函数可以检测图像中的颜色块。
find_blobs函数可以用于识别图像中不同颜色的区域,并返回一个包含这些区域信息的Blob对象列表。每个Blob对象都包含了颜色、位置、大小等属性信息。
以下是使用OpenMV中find_blobs函数的一般步骤:
1. 初始化摄像头:通过初始化摄像头,获取图像数据。
2. 设置颜色阈值:使用color_thresholds参数设置需要检测的颜色范围。
3. 调用find_blobs函数:将图像数据和颜色阈值传递给find_blobs函数,获取包含Blob对象的列表。
4. 处理Blob对象:可以遍历Blob对象列表,获取每个Blob对象的属性信息,如位置、大小等。
5. 其他操作:根据需要,可以对检测到的颜色块进行进一步处理,如绘制边界框、计算中心点等。
请注意,具体的代码和参数设置可能会根据具体的应用场景和需求有所不同。你可以参考OpenMV官方文档和示例代码来了解更多关于find_blobs函数的详细用法和参数设置。
openmv find_blobs返回值
### OpenMV 中 `find_blobs` 函数的返回值解释
在 OpenMV 中,`image.find_blobs()` 函数用于检测图像中的色块,并返回一个由多个对象组成的列表,每个对象代表一个检测到的色块[^1]。
#### 返回值结构
该函数返回的是一个包含若干个 Blob 对象的列表。如果未找到任何符合条件的色块,则返回空列表[]。Blob 是一种数据结构,包含了关于检测到的目标区域的各种属性:
- **x**: 色块中心点相对于图片左边缘的距离。
- **y**: 色块中心点相对于图片上边沿的距离。
- **w (width)**: 色块宽度。
- **h (height)**: 色块高度。
- **cx**: 色块重心位置X坐标。
- **cy**: 色块重心位置Y坐标。
- **rotation**: 当前目标旋转角度(单位为度),范围是从0至180°之间变化。
- **code**: 颜色编码信息,对应于输入参数thresholds的颜色区间编号。
- **pixels**: 符合条件像素总数。
- **area**: 占有面积大小,即宽乘高后的数值。
- **counters**: 边缘轮廓点集数组,可用于进一步处理或绘制边界框等操作。
这些属性可以帮助开发者更好地理解所识别出来的物体特征以及其具体的位置关系,在实际应用中非常有用处。
```python
for blob in img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100):
print('Color Code:',blob.code())
print('Position X,Y :',blob.cx(), ',', blob.cy())
print('Size W,H :',blob.w() ,',' ,blob.h())
```
此段代码展示了如何遍历所有被发现的对象,并打印它们的一些基本信息作为示例[^2]。
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