openmv 巡线十字线
时间: 2025-05-25 15:20:50 浏览: 28
### 关于OpenMV实现巡线功能中的十字线检测
在OpenMV中,可以通过图像处理技术实现巡线功能。具体到十字线检测,通常会利用二值化、形态学操作以及轮廓提取等方法来完成。以下是基于OpenMV IDE的一个简单示例代码,用于通过摄像头捕捉并检测十字线。
#### 示例代码
```python
import sensor, image, time
# 初始化传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 使用灰度图模式提高性能
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 设置分辨率 QQVGA=160x120
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while True:
clock.tick()
# 获取当前帧图片
img = sensor.snapshot()
# 图像预处理:二值化阈值调整
binary_img = img.binary([(150, 255)]) # 调整阈值以适应环境光线
# 形态学操作去噪
binary_img.erode(1)
binary_img.dilate(1)
# 寻找十字线形状的轮廓
for c in binary_img.find_contours(threshold = 3000):
if c.area() > 100: # 过滤掉面积过小的区域
stats = c.stats()
centroid_x = stats[c.X_CENTER]
centroid_y = stats[c.Y_CENTER]
# 绘制十字标记
img.draw_cross(centroid_x, centroid_y, size=10, color=(255, 0, 0))
print("FPS:", clock.fps())
```
此代码实现了以下几个关键步骤:
1. **初始化传感器**:设置像素格式为`GRAYSCALE`以便减少计算量[^1]。
2. **图像二值化**:根据设定的亮度范围将图像转换为黑白两色,突出目标线条。
3. **形态学操作**:使用腐蚀(`erode`)和膨胀(`dilate`)去除噪声干扰。
4. **轮廓检测与过滤**:寻找符合条件的轮廓,并绘制十字标记表示中心位置[^2]。
需要注意的是,在实际应用中可能需要针对具体的线路颜色或光照条件进一步优化二值化的阈值参数。
#### 镜头畸变的影响及解决方案
由于镜头可能存在一定的畸变效应,这会对直线检测造成一定影响。为了提升精度,可以选择以下两种方式之一解决该问题:
- **硬件方案**:选用低畸变或者广角校正后的镜头组件,从根本上消除光学失真带来的误差[^2]。
- **软件方案**:虽然引入额外的计算开销可能导致帧率下降,但仍可通过内置函数如`undistort()`来进行实时矫正[^1]。
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