openmv绘制识别框

在 OpenMV 中实现目标检测并绘制识别框，可以通过以下步骤来完成。OpenMV 提行了丰富的图像处理函数，能够方便地进行目标检测和绘图操作。 ### 1. 初始化摄像头和图像采集 首先需要初始化摄像头，并设置合适的分辨率和色彩模式。通常使用灰度图像或 RGB565 彩色图像进行处理。 ```python import sensor, image, time sensor.reset() # 重置并初始化传感器 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为 RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率为 QVGA (320x240) sensor.skip_frames(time=2000) # 等待设置生效 clock = time.clock() # 创建一个时钟对象用于计时 ``` ### 2. 加载预训练的目标检测模型（可选） 如果使用深度学习模型进行目标检测，可以加载 `.tflite` 格式的 TensorFlow Lite 模型。例如，使用 MobileNet SSD 或 YOLO 模型进行检测。 ```python net = None labels = None # 加载 TFLite 模型 try: net = image.load_tflite_model("model.tflite") labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")] except Exception as e: print("无法加载模型：", e) ``` ### 3. 实现实时目标检测与识别框绘制 在每一帧图像中执行目标检测，并绘制识别框。对于传统方法如 Haar 特征、HOG 特征等，也可以调用相应的检测函数。 #### 使用传统方法（如 Haar 级联分类器）进行人脸检测： ```python while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 获取一帧图像 # 使用内置的 Haar 级联分类器进行人脸检测 objects = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"), threshold=0.75, scale_factor=1.25) for r in objects: img.draw_rectangle(r) # 绘制矩形框 img.draw_string(r.x(), r.y(), "Face", color=(255, 0, 0)) # 添加标签 print("FPS:", clock.fps()) # 打印帧率 ``` #### 使用 TFLite 模型进行目标检测： ```python while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() if net: out = net.get_input_tensor(0) out[0] = img # 将图像输入模型 net.invoke() # 执行推理 detections = net.get_output_tensor(0) for detection in detections: pos = detection[3:7] # 获取边界框坐标 score = detection[2] if score > 0.5: # 置信度阈值 x1 = int(pos[0] * img.width()) y1 = int(pos[1] * img.height()) x2 = int(pos[2] * img.width()) y2 = int(pos[3] * img.height()) img.draw_rectangle([x1, y1, x2 - x1, y2 - y1], color=(255, 0, 0)) img.draw_string(x1, y1 - 10, labels[int(detection[1])], color=(255, 0, 0)) print("FPS:", clock.fps()) ``` ### 4. 调整参数优化识别效果 - **调整检测阈值**：通过 `threshold` 参数控制检测灵敏度。 - **调整缩放因子**：`scale_factor` 控制图像金字塔缩放比例，影响检测速度和精度。 - **设置 ROI 区域**：如果只关注特定区域，可以设置感兴趣区域（Region of Interest）[^1]。 ### 5. 输出到显示屏或串口调试 可以将识别结果显示在 OpenMV IDE 的图像窗口中，或者通过串口输出识别结果信息用于外部设备控制。 ---