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    • 线段检测例程

      这个例子展示了如何在图像中查找线段。对于在图像中找到的每个线对象,

      都会返回一个包含线条旋转的线对象。

      find_line_segments()找到有限长度的线(但是很慢)。

      Use find_line_segments()找到非无限的线(而且速度很快)。

      enable_lens_corr = False # turn on for straighter lines...

      import sensor, image, time ,math

      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # grayscale is faster
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()

      所有线段都有 x1(), y1(), x2(), and y2() 方法来获得他们的终点

      一个 line() 方法来获得所有上述的四个元组值,可用于 draw_line().

      def getlinemax(ls = [])
      ml = ls[0]
      for l in ls
      if (ml[0] < l[0])
      ml = l
      return ml

      def gettheta(p1,p2,p3)
      v1 = p1 - p2
      v2 = p3 - p2
      a = (v1[0]*v2[0],v1[1]*v2[1])
      b = sqrt(v1[0]*v1[0]+v1[1]*v1[1])*sqrt(v2[0]*v2[0]+v2[1]*v2[1])
      return acos(a/b)

      while(True):
      clock.tick()
      img = sensor.snapshot()
      if enable_lens_corr: img.lens_corr(1.8) # for 2.8mm lens...

      # `merge_distance`控制附近行的合并。 在0(默认),没有合并。
      # 在1处,任何距离另一条线一个像素点的线都被合并...等等,
      # 因为你增加了这个值。 您可能希望合并线段,因为线段检测会产生大量
      # 的线段结果。
      
      # `max_theta_diff` 控制要合并的任何两线段之间的最大旋转差异量。
      # 默认设置允许15度。
          l1 = []
          l2 = []
          for l in img_find_segments(merge_distance = 5,max_theta_diff = 5):
              img.draw_line(l.line() ,color = (255,0,0)
              num = len(lines)
              if num == 3
                  l1.append(line.length())
                  l2.append(line.line())
          zipl = zip(l1,l2)    #将识别的线段长度和直线元组绑定
          lm = getlinemax(zipl)  #得![0_1556011898117_QQ截图20190423173113.png](https://fcdn.singtown.com/50fd47b3-ebbc-458e-b741-38563dadce57.png) 
      
      
      
      请在这里粘贴代码
      
      
      


    • @t5mh

      # find_line_segments()找到有限长度的线(但是很慢)。
      # Use find_line_segments()找到非无限的线(而且速度很快)。
      
      enable_lens_corr = False # turn on for straighter lines...
      
      import sensor, image, time ,math
      
      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # grayscale is faster
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()
      
      # 所有线段都有 `x1()`, `y1()`, `x2()`, and `y2()` 方法来获得他们的终点
      # 一个 `line()` 方法来获得所有上述的四个元组值,可用于 `draw_line()`.
      
      def getlinemax(ls = [])
          ml = ls[0]
          for l in ls
              if (ml[0] < l[0])
                  ml = l
          return ml
      
      def gettheta(p1,p2,p3)
          v1 = p1 - p2
          v2 = p3 - p2
          a = (v1[0]*v2[0],v1[1]*v2[1])
          b = sqrt(v1[0]*v1[0]+v1[1]*v1[1])*sqrt(v2[0]*v2[0]+v2[1]*v2[1])
          return acos(a/b)
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
          if enable_lens_corr: img.lens_corr(1.8) # for 2.8mm lens...
      
      
          # `merge_distance`控制附近行的合并。 在0(默认),没有合并。
          # 在1处,任何距离另一条线一个像素点的线都被合并...等等,
          # 因为你增加了这个值。 您可能希望合并线段,因为线段检测会产生大量
          # 的线段结果。
      
          # `max_theta_diff` 控制要合并的任何两线段之间的最大旋转差异量。
          # 默认设置允许15度。
              l1 = []
              l2 = []
              for l in img_find_segments(merge_distance = 5,max_theta_diff = 5):
                  img.draw_line(l.line() ,color = (255,0,0)
                  num = len(lines)
                  if num == 3
                      l1.append(line.length())
                      l2.append(line.line())
              zipl = zip(l1,l2)    #将识别的线段长度和直线元组绑定
              lm = getlinemax(zipl)  #得到最长线段所对应的直线元组
      
              mlength = lm[0]
              mline = lm[1]
              if lm[1][0] - lm[1][2] > 0 && lm[1][1] - lm[1][3] > 0
                  p1 = (lm[1][0],lm[1][2])
                  p2 = (lm[1][1],lm[1][3])
                  p3 = (lm[1][1]+lm[0],lm[1][3])
              a = gettheta(p1,p2,p3)
              if a > 90
                  a = 180 - a
      
      
      
      
      
          print(a)
          print("FPS %f" % clock.fps())
      
      

      0_1556012116796_QQ截图20190423173113.png



    • 少了冒号,少了很多冒号。

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