• 免费好用的星瞳AI云服务上线!简单标注,云端训练,支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题(STM32),其他的分支有很多兼容问题,我们无法解决。
  • 如果有产品硬件故障问题,比如无法开机,论坛很难解决。可以直接找售后维修
  • 发帖子之前,请确认看过所有的视频教程,https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
  • 每一个新的提问,单独发一个新帖子
  • 帖子需要目的,你要做什么?
  • 如果涉及代码,需要报错提示全部代码文本,请注意不要贴代码图片
  • 必看:玩转星瞳论坛了解一下图片上传,代码格式等问题。
  • 黑色线段如何识别,识别线段后如何判断黑色?



    • 识别线段后如何判断黑色



    • 提供一下具体图片。



    • This post is deleted!


    • 0_1636117150309_111.PNG



    • @kidswong999 我就是想在识别线段的基础上如何判断是黑色的



    • @kidswong999 import sensor
      import image
      import time
      import network
      import usocket
      import sys
      import sensor
      import image
      import time
      import network
      import usocket
      import sys
      import math
      from pyb import UART
      from pyb import LED
      enable_lens_corr = True

      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()

      min_degree = 60
      max_degree = 120

      left_roi = [0,0,160,20]
      while(True):
      clock.tick()
      img = sensor.snapshot()
      if enable_lens_corr: img.lens_corr(1.8)
      for l in img.find_lines(roi=left_roi, x_stride=4, y_stride=2, threshold=1000, theta_margin=25, rho_margin=25):
      if (min_degree <= l.theta()) and (l.theta() <= max_degree):
      img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0))
      print(l.theta())
      statistics = img.get_statistics(roi=left_roi)
      print(statistics)
      if 12<statistics.l_mode()<30 and -15<statistics.a_mode()<10 and -6<statistics.b_mode()<14:
      img.draw_rectangle(0,0,160,20, color = (255, 255, 255))
      print("FPS %f" % clock.fps())
      我分别用了线段识别和数据统计,但是这两个是分离的没有统一起来



    • 直接二值化,只把黑色过滤出来。然后找直线。