我要用openmv测量三角形边长

好的，以下是一个简单的OpenMV代码实现，可以测量三角形边长： ```python import sensor, image, time # 设置图像传感器 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 设置阈值 thresholds = (30, 100) # 二值化阈值 # 寻找三角形 triangle = None while not triangle: # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 图像预处理 img.greyscale() img.binary(thresholds) # 寻找轮廓 contours = img.find_edges(threshold = 100, gradient = "sobel", roi = (50, 50, 200, 200)) # 寻找三角形 triangle = img.find_triangle(threshold = 0.5, roi = (50, 50, 200, 200)) # 计算三角形边长 a = triangle[0].p1.distance(triangle[0].p2) b = triangle[0].p2.distance(triangle[0].p3) c = triangle[0].p3.distance(triangle[0].p1) # 输出结果 print("a = %d, b = %d, c = %d" % (a, b, c)) ``` 以上代码会寻找图像中的三角形，并计算出三角形边长，最终输出结果。需要注意的是，由于图像处理和寻找三角形都需要一定的时间，因此代码中使用了一个循环，直到寻找到三角形后才计算边长。同时，为了提高寻找三角形的效率，代码中使用了ROI（Region of Interest）技术来限制处理区域，只在设定的区域内寻找轮廓和三角形。为了适应不同的环境，代码中的阈值等参数可以根据实际情况进行调整。

<think>我们被要求使用OpenMV识别三角形。根据引用内容，OpenMV是一个开源的机器视觉模块，我们可以利用它来识别形状。从引用[1]中我们知道，有方法可以识别圆形、三角形和矩形等色块。引用[2]和[3]提供了一些函数和操作的参考。 思路： 1. 通常，识别形状的步骤包括： a. 获取图像 b. 进行预处理（如二值化、颜色过滤等） c. 查找轮廓 d. 对轮廓进行多边形逼近，然后根据顶点数判断形状（三角形有3个顶点，矩形有4个，圆形则用圆度判断） 2. 在OpenMV中，我们可以使用`find_blobs`函数来查找色块（如果我们要识别特定颜色的三角形，可以先进行颜色阈值过滤），然后对每个色块进行形状分析。 3. 另一种方法是直接使用`find_contours`函数查找轮廓，然后对每个轮廓进行多边形逼近（`approx_poly`），再根据顶点数判断。 4. 注意：由于三角形可能有不同的朝向和大小，我们需要考虑旋转不变性。同时，多边形逼近的精度可以通过参数调整。 步骤： 1. 初始化摄像头 2. 设置颜色阈值（如果三角形是特定颜色，比如红色，那么我们可以只检测红色区域） 3. 查找图像中的色块（blob）或者查找轮廓（contour） 4. 对于每个色块，我们可以获取其外接矩形或最小外接矩形，然后进一步处理；或者直接处理轮廓。 5. 使用多边形逼近轮廓，然后判断顶点数。 示例代码（基于轮廓的方法）： 注意：以下代码是示例，可能需要根据实际环境调整参数。</think>### OpenMV识别三角形的方法与教程 OpenMV识别三角形主要通过以下步骤实现：颜色阈值过滤→轮廓检测→多边形逼近→顶点数判断。以下是详细方法和示例代码： #### 识别原理 1. **颜色过滤** 使用`find_blobs()`函数检测特定颜色的色块（如红色三角形）： ```python red_blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100) ``` 其中`red_threshold`需根据实际环境调整，格式为`(L_min, L_max, A_min, A_max, B_min, B_max)`（LAB色彩空间） 2. **轮廓提取** 对色块进行边缘检测： ```python for blob in red_blobs: img.draw_rectangle(blob.rect()) # 标记色块区域 contours = blob.find_contours() # 提取轮廓 ``` 3. **形状判断** 通过多边形逼近和顶点数识别三角形： ```python for contour in contours: # 多边形逼近（精度可调） vertices = contour.approx(3, epsilon=0.05) if len(vertices) == 3: # 三角形有3个顶点 img.draw_polygon(vertices, color=(0,255,0)) # 绿色标记三角形 ``` #### 完整示例代码 ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 红色阈值（LAB色彩空间，需实际校准） red_threshold = (30, 60, 40, 80, 20, 60) while(True): img = sensor.snapshot() # 检测红色色块 blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200) for blob in blobs: # 提取轮廓 contours = blob.find_contours(threshold=5) for contour in contours: # 多边形逼近（精度0.05） vertices = contour.approx(3, epsilon=0.05) if len(vertices) == 3: # 三角形判定 img.draw_polygon(vertices, color=(0,255,0), thickness=2) print("检测到三角形！") time.sleep_ms(100) ``` #### 关键参数调整 - **颜色阈值**：使用IDE中的"阈值编辑器"（Tools→Machine Vision→Threshold Editor）实时校准 - **逼近精度**：`epsilon`值越小精度越高（建议0.02~0.1） - **顶点容差**：通过`min_vertices`和`max_vertices`过滤误检 ```python if 3 <= len(vertices) <= 5: # 允许3-5个顶点（容错） ``` #### 优化技巧 1. **预处理**：添加`img.gaussian(1)`高斯模糊减少噪声 2. **形态学操作**：使用`img.open(1)`消除小噪点 3. **模板匹配**：对特定角度的三角形可创建模板（引用[2]） ```python template = image.Image("/triangle.pgm") # 加载模板 results = img.find_template(template, 0.7) # 相似度阈值70% ``` #### 学习资源 1. [OpenMV官方教程](https://book.openmv.cc) - 形状检测章节 2. [find_contours()函数文档](https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.image.html#image.find_contours) 3. [阈值编辑器使用视频教程](https://openmv.io/pages/tutorials) - 第7课 > 注意：实际应用中需根据光照条件调整阈值，强光环境下建议加装偏振滤镜[^1]。