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  • 矩形识别中心十字线无法准确识别甚至识别不出来,另外校正畸变好像会降低画质,有什么办法吗



    • # Find Rects Example
      #
      # 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形,并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如,即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲,它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的!
      # (但是,这个代码也会检测小半径的圆)...
      
      import sensor, image, time
      
      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()
      
      size_threshold = 10000#物体和摄像头的距离(大小)正比
      
      def find_max(blobs):
          max_size=0
          for blob in blobs:
              if blob[2]*blob[3] > max_size:
                  max_blob=blob
                  max_size = blob[2]*blob[3]
          return max_blob
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
      
          # 下面的`threshold`应设置为足够高的值,以滤除在图像中检测到的具有
          # 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。
          #img.lens_corr(1.8)
          blobs = img.find_rects(threshold = 20000)
          if blobs:
              max_blob = find_max(blobs)
      
              img.draw_rectangle(max_blob.rect(), color = (255, 0, 0))
              i=0
              img.draw_cross(int(max_blob[0]+max_blob[2]/2), int(max_blob[1]*max_blob[3]/2)) # cx, cy
              print(f"矩形中心点的坐标为:({int(max_blob[0]+max_blob[2]/2)},{int(max_blob[1]*max_blob[3]/2)})")
              for p in max_blob.corners():
                  img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0))
                  i=i+1
                  print(f"corner{i} = ({p[0]}, {p[1]})\n")
      
              print(max_blob)
      
          print("FPS %f" % clock.fps())
      
      

      0_1714206114875_bf6a82a2-f49a-451c-ae6e-d56807df6800-image.png
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    • 什么叫做识别中心十字线?



    • 就是像色块识别那样,用矩形框出来,中间画的那个十字线



    • 因为你把加号写成乘号了。

      img.draw_cross(int(max_blob[0]+max_blob[2]/2), int(max_blob[1]*max_blob[3]/2))