精华内容
下载资源
问答
  • 基于OpenMV图像识别智能小车以三轮小车为载体,以STM32F765VI单片机为核心,结合了OV7725感光元件、L298N电机驱动模块,电机等外围设备,借助OpenMV IDE软件以及OpenMV库,采用图像识别所追踪的颜色阈值进行设置,采用PID...
  • 基于OpenMV图像识别之数字识别

    万次阅读 多人点赞 2021-05-02 11:21:29
    基于OpenMV图像识别 OpenMV简介 OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块,以STM32F427CPU为核心,集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件模块上,用C语言高效地实现了核心机器视觉算法,提供Python编程...

    基于OpenMV的图像识别

    OpenMV简介

    OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块,以STM32F427CPU为核心,集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件模块上,用C语言高效地实现了核心机器视觉算法,提供Python编程接口 。同时 OpenMV也是一个可编程的摄像头,通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法,使用起来也更加的方便,仅需要写一些简单的Python代码,即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。在此,我们通过OpenMV实现了数字识别。

    在打开OpenMV摄像头链接电脑时,会弹出让你升级的窗口

    这时切忌一定要选择Cancel键,

    不能选择升级!!!

    不能选择升级!!!

    不能选择升级!!!

    在这里插入图片描述

    然后在进行下一步的操作

    OpenMV中文入门视频教程

    一、数字识别

    数字识别的基础是需要配置使用NCC模板匹配。通过NCC模板的匹配可把

    需要识别的数字模板图片保存到SD卡中,然后可进行下一步的识别。

    1、可以通过打开模板匹配的历程来直接打开代码进行使用

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2、如果运行出现这个窗口就说明没有保存模板图片

    所以这时就需要创建一个模板图片:创建模板图片的详细视频教程

    创建一个模板图片首先要打开一个helloworld历程文件

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    然后在helloworld历程文件中进行匹配0~9这样的基本数字,对这些数字进

    行一一截取,用它们来作为我们的模板图片。

    在右边的Frame Buffer框中进行截取,注意:不要点Zoom,因为Zoom展示

    的是放大后的效果,在识别时可能会导致失帧。

    然后点击左键选出一个框(如图所示)

    在这里插入图片描述

    选完框后点击右键选择Save Image selection to PC

    在这里插入图片描述
    最后把截取的数字图片进行保存,一定要保存到OpenMV的SD卡中,保存的文件名可自己

    定义

    在这里插入图片描述
    3、把template.pgm改为你创建的模板图片的名称

    在这里插入图片描述

    (注意:模板图片的格式一定要是pgm的格式,转换格式可以在

    https://convertio.co/zh/bmp-pgm/网站直接进行转换)

    4、改完之后就可以运行

    下面展示一些 有关数字识别的代码。

    //
    
    

    此代码为源代码,可根据自己的需求在上面进行改动。

    代码来源:数字识别代码,可直接引用并修改

    # Template Matching Example - Normalized Cross Correlation (NCC)
    #
    # This example shows off how to use the NCC feature of your OpenMV Cam to match
    # image patches to parts of an image... expect for extremely controlled enviorments
    # NCC is not all to useful.
    #
    # WARNING: NCC supports needs to be reworked! As of right now this feature needs
    # a lot of work to be made into somethin useful. This script will reamin to show
    # that the functionality exists, but, in its current state is inadequate.
    
    import time, sensor, image
    from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
    
    # Reset sensor
    sensor.reset()
    
    # Set sensor settings
    sensor.set_contrast(1)
    sensor.set_gainceiling(16)
    # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA
    sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
    # You can set windowing to reduce the search image.
    #sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
    sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
    
    # Load template.
    # Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
    template8 = image.Image("/8.pgm")
    template9 = image.Image("/9.pgm")
    clock = time.clock()
    
    # Run template matching
    while (True):
        clock.tick()
        img = sensor.snapshot()
    
        # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
        # ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
        # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
        # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
        #
        # Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
        # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
        r 8= img.find_template(template8, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
        if r8:
            img.draw_rectangle(r8)
       r 9= img.find_template(template9, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
        if r9:
            img.draw_rectangle(r9)
    
        print(clock.fps())
    
    
    

    运行的结果如图所示

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 树莓派小车基于python语言并利用openmv摄像头进行识别跟踪
  • openmv模板识别拍照.zip

    2020-04-13 10:08:00
    基于OpenMv CAM3 的模板识别代码,可以自己往内存卡里面放置要识别的照片进行识别并拍三张照片。上传资料里面有使用介绍视频,自行查看!
  • 基于openmv图像识别 通过参加全国电子设计大赛F题总结出openmv4的数字识别(其它版本暂时没试过,欢迎交流!) openmv简介 OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块,以STM32F427CPU为核心,集成了...

    基于openmv的图像识别

    通过参加全国电子设计大赛F题总结出openmv4的数字识别(其它版本暂时没试过,欢迎交流!)

    openmv简介

      OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块,以STM32F427CPU为核心,集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件模块上,用C语言高效地实现了核心机器视觉算法,提供Python编程接口 。同时 OpenMV也是一个可编程的摄像头,通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法,使用起来也更加的方便,仅需要写一些简单的Python代码,即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。

      openmv4运行内存只有1MB,而openmv4plus运行内存有32MB。

    一、打开OpenMV IDE软件

     选择Cancel(不升级即可)!

    二、openmv4的数字识别

    openmv4的数字识别的基础是需要配置使用NCC模板匹配。通过NCC模板的匹配可把

    需要识别的数字模板图片保存到SD卡中,然后可进行下一步的识别。

    1、我们通过打开模板匹配的历程来直接打开代码使用

    点击文件——示例——openmv——feature detection——template_matching.py

    下面就是例程。

    2、如果运行出现这个窗口那就说明你没有保存模板图片。

     这时我们就需要创建一个模板图片。

    3、首先要打开一个helloworld历程文件

    点击file——examples——01-basics——helloworld.py

    下面就是helloworld的例程。

     

    4、在helloworld历程文件中进行匹配0~9这样的数字

      对这些数字进行一一截取(打开摄像头,图像中出现数字之和关闭摄像头,在图像中截取数字,右键选择将图像选择保存到PC),用它们来作为我们的模板图片(此时图片格式后缀为bmp格式)。

    在右边的Frame Buffer框中进行截取,注意:不要点Zoom,因为Zoom展示的是放大后的效果,在识别时可能会导致失帧。

     例如:本人截取的一张图片(目前后缀还是bmp)

    注意:模板图片的格式一定要是pgm的格式!!!

    BMP轉PGM轉換器。在线自由 — Convertio这个网站可以直接进行图片格式转换。

    点击选择文件(刚刚截图的模板图片)

     打开所选的图片,点击转换(注意是不是转换到PGM格式,如果不是请换到PGm格式)

     转换完成之后点击下载即可,此时图片后缀为PGM格式。

    5、将转换的数字图片(PGM)进行保存,一定要保存到OpenMV4的SD卡中,名称自定义

     

     6、把template.pgm改为你命名的模板图片(PGM)的名称

     例如:我命名的为11

    7、改完即可运行 

    官方数字识别源代码,此代码为源代码,可在此基础上进行改动。

    # Template Matching Example - Normalized Cross Correlation (NCC)
    #
    # This example shows off how to use the NCC feature of your OpenMV Cam to match
    # image patches to parts of an image... expect for extremely controlled enviorments
    # NCC is not all to useful.
    #
    # WARNING: NCC supports needs to be reworked! As of right now this feature needs
    # a lot of work to be made into somethin useful. This script will reamin to show
    # that the functionality exists, but, in its current state is inadequate.
    
    import time, sensor, image
    from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
    
    # Reset sensor
    sensor.reset()
    
    # Set sensor settings
    sensor.set_contrast(1)
    sensor.set_gainceiling(16)
    # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA
    sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
    # You can set windowing to reduce the search image.
    #sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
    sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
    
    # Load template.
    # Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
    template = image.Image("/11.pgm")
    
    clock = time.clock()
    
    # Run template matching
    while (True):
        clock.tick()
        img = sensor.snapshot()
    
        # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
        # ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
        # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
        # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
        #
        # Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
        # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
        r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
        if r:
            img.draw_rectangle(r)
    
        print(clock.fps())
    

    如需数字1——9的代码请联系我!(本文如有错误请指出,欢迎交流!)

    展开全文
  • 基于openMV的颜色识别

    千次阅读 多人点赞 2021-05-02 21:08:07
    基于openMV的颜色识别 openMV简介 OpenMV是一个可编程的摄像头,通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法,使用起来也更加的方便,仅需要写一些简单的Python代码,即可轻松的...

    基于openMV的颜色识别

    openMV简介
    OpenMV是一个可编程的摄像头,通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法,使用起来也更加的方便,仅需要写一些简单的Python代码,即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。在此,我们通过OpenMV实现了颜色识别。

    颜色识别理论方法
    首先研究分析OpenMV的颜色块识别与测距系统的实现,然后对摄像头识别到的物体颜色进行提取与分析。为了排除背景颜色与目标颜色相近程度、光照强度、颜色块与镜头的距离改变而引起的误差和错误分析,我们研究了OpenMV视觉模块的基本原理和Python语言的编写,接着对背景颜色与目标颜色的相近程度和颜色块与镜头距离改变时系统的误差做了比较与说明,最后完成了基于OpenMV的颜色块识别。

    颜色识别测试结果
    可进行单色识别,也可进行多色识别;颜色识别的关键在于阈值的选取,根据阈值即可来确定识别的颜色。以红色、黄色、绿色、蓝色为例,定义红色的阈值为(44, 75, 8, 77, -44, 21),绿色的阈值为(50, 60, -48, -30, 15, 38),蓝色的阈值为(61, 95, -23, -10, -30, -10),黄色的阈值为(36, 75, -20, 11, 23, 48),可以对它的code值进行输出,当摄像头识别到物体的颜色时,可自动对焦并输出它的code值,然后与它们的进制数进行比对,即可确定摄像头识别到的颜色。

    ***颜色识别代码(***附解析)
    下面展示一些 内联代码片

    # LOTS OF Blob Detection
    import sensor, image, time
    
    # 如果要保证颜色追踪效果的话, 需要对环境的严格控制
    # 晚上光源的冷暖色等,都会对颜色追踪造成很大的影响
    
    # 彩色图片颜色的阈值格式组成, 是由LAB颜色空间的各自最小值与最大值组成
    # 点击右侧的颜色空间下拉选择按钮, 默认为RGB Color Space
    # 参考右侧的LAB Color Space里面的参数
    # (minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)
    # 灰度图的阈值格式
    # (min, max)
    
    # 红色阈值
    pink_threshold =(44, 75, 8, 77, -44, 21)
    # 黄色阈值
    yellow_threshold = (36, 75, -20, 11, 23, 48)
    # 蓝色阈值
    blue_threshold = (61, 95, -23, -10, -30, -10)
    # 绿色阈值
    green_threshold =(50, 60, -48, -30, 15, 38)
    
    # 颜色阈值的设定可以在 工具(Tools) -> 机器视觉(Machine Vision) -> 阈值编辑器(Threshold Editor) 中调试
    
    # 颜色代码是find_blobs返回的blob对象中的一个成分, 用于标识,该色块是由在哪个阈值下选择的
    # 颜色1: 红色的颜色代码
    pink_color_code = 1 # code = 2^0 = 1
    # 颜色2: 绿色的颜色代码
    yellow_color_code = 2 # code = 2^1 = 2
    # 颜色3蓝的代码
    blue_color_code = 4# color_code_3 = 2^2 = 4
    # 颜色4绿的代码
    green_color_code = 8# color_code_4 = 2^3 = 8
    
    
    sensor.reset() # 初始化摄像头
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 选择像素模式 RGB565.
    sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
    sensor.skip_frames(time = 2000) # Let new settings take affect.
    sensor.set_auto_whitebal(False) #关闭白平衡。白平衡是默认开启的,在颜色识别中,需要关闭白平衡。
    
    clock = time.clock() # Tracks FPS.
    
    while(True):
        clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
        img = sensor.snapshot() # 拍照,返回图像
        # 在图像中寻找满足颜色阈值约束(color_threshold, 数组格式), 像素阈值pixel_threshold, 色块面积大小阈值(area_threshold)的色块
        blobs = img.find_blobs([pink_threshold, yellow_threshold , blue_threshold , green_threshold], area_threshold=100)
        if blobs:
        #如果找到了目标颜色
            for blob in blobs:
            #迭代找到的目标颜色区域
                x = blob[0]
                y = blob[1] #
                width = blob[2] # 色块矩形的宽度
                height = blob[3] # 色块矩形的高度
    
                center_x = blob[5] # 色块中心点x值
                center_y = blob[6] # 色块中心点y值
    
                color_code = blob[8] # 颜色代码
    
                # 添加颜色说明
                if color_code == pink_color_code:
                    img.draw_string(x, y - 10, "red", color = (0xFF, 0x00, 0x00))
                elif color_code == blue_color_code:
                    img.draw_string(x, y - 10, "blue", color = (0xFF, 0x00, 0x00))
                elif color_code == yellow_color_code:
                    img.draw_string(x, y - 10, "yellow", color = (0xFF, 0x00, 0x00))
                elif color_code == green_color_code:
                    img.draw_string(x, y - 10, "green", color = (0xFF, 0x00, 0x00))
    
                #用矩形标记出目标颜色区域
                img.draw_rectangle([x, y, width, height])
                #在目标颜色区域的中心画十字形标记
                img.draw_cross(center_x, center_y)
    
    
    
        print(clock.fps())
    
    

    运用openMV IDE连接openMV后,运行代码

    运行结果图片
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • STM32及openmv识别追踪小车源码,个别代码可能需要微调,整体功能比如串口通信,接收处理、PID、语音识别等,有比较没这么灵敏的PID,但是也可以使用!整体功能可以使用!
  • 介绍基于机器视觉的车牌识别系统设计的过程,车牌识别步骤为:车牌图像采集、图像预处理、车牌定位与提取、车牌字符的分割和字符识别。由于实际生活中视觉传感器所采集的车牌图像可能模糊不清,图像容易受到光照条件...
  • 通过openmv图像进行识别,并直接用openmv和pca9685对舵机进行控制,减少通信耗时,以达成:在图像中找到位置偏差时能迅速摆动机械臂校正 的效果.对物体为定点抓取,若检测到颜色不对时能换到另一个给定点位再次检测.[有...
  • openmv源码

    2018-06-29 11:48:01
    openmv源码 已经通过编译。可以学习图像相关算法和python解析器的原理实现
  • 基于openmv的色域识别(测距和测角度)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-20 14:35:53
    基于openmv的色域识别和巡线代码 写在前面:由于最近做比赛和着急,有很多东西都是着急去实现并没有做整理,直到昨天才觉得感觉到内心的空虚,发现知识并没有成型,所以决定来写写总结。做些看似有意义的东西。 1、...

    基于openmv的色域识别和巡线代码

    写在前面:由于最近做比赛和着急,有很多东西都是着急去实现并没有做整理,直到昨天才觉得感觉到内心的空虚,发现知识并没有成型,所以决定来写写总结。做些看似有意义的东西。

    1、知识储备

    A、openmv之简介

    在这里插入图片描述
    在官网中有详细介绍:https://singtown.com/product/373/openmv-cam-m7/

    B、openmv之图像知识

    在这里着重说一下LAB色彩空间,灰度图二值化,因为这个是做巡线和色域识别的重点。
    1、LAB色彩空间:Lab颜色空间中,L亮度;a的正数代表红色,负端代表绿色;b的正数代表黄色,负端代表兰色。不像RGB和CMYK色彩空间,Lab颜色被设计来接近人类视觉。
    而一个颜色的阈值结构是这样的:(minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)
    2、灰度图:灰度图就是灰的咯。灰度图阈值(min, max)。
    3、二值化:将在thresholds内的图像部分的全部像素变为1白,将在阈值外的部分全部像素变为0黑。

    C、openmv之find_blobs()函数

    image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)
    说明:
    1、thresholds是颜色的阈值
    2、roi是“感兴趣区”。也就是说只查找对应roi区域是否有对应的色域。roi的格式是(x, y, w, h)的tupple.
    3、x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素,默认为2,如果你只想查找宽度10个像素以上的色块,那么就设置这个参数为10
    4、y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素,默认为1,如果你只想查找宽度5个像素以上的色块,那么就设置这个参数为5
    5、invert 反转阈值,把阈值以外的颜色作为阈值进行查找
    6、area_threshold 面积阈值,如果色块被框起来的面积小于这个值,会被过滤掉
    7、pixels_threshold 像素个数阈值,如果色块像素数量小于这个值,会被过滤掉
    8、merge 合并,如果设置为True,那么合并所有重叠的blob为一个
    9、margin 边界,如果设置为1,那么两个blobs如果间距1一个像素点,也会被合并。
    example:img.find_blobs([red],merge=True)
    10、返回值:blobs = img.find_blobs([red])。这里用到了python对象的知识
    一般这几个就够了

    D、openmv之get_regression()函数

    这是一个用最小二乘法线性回归实现的直线拟合函数。。然而,这种方法对于任何具有很多(或者甚至是任何)异常点的图像都是不好的,这会破坏线条拟合.。所以我们就要自己处理对一些特殊的点进行处理咯。啊,哈哈哈哈。
    在这里插入图片描述
    返回值
    函数返回回归后的线段对象line,有x1(), y1(), x2(), y2(), length(), theta(), rho(), magnitude()参数。x1 y1 x2 y2分别代表线段的两个顶点坐标,length是线段长度,theta是线段的角度。magnitude表示线性回归的效果,它是(0,+∞)范围内的一个数字,其中0代表一个圆。如果场景线性回归的越好,这个值越大。

    2、感光元件初始化

    为什么会这样写呢?因为在慢慢去接触这个领域,就想养成一个好的习惯(尤其是在接触到神经网络之后),尝试去做一些可以泛化或者类似于算法的东西(当然用数学知识自我设计算法的能力打算去研究生培养)。

    def Sensor_Init():
        sensor.reset()                      #初始化感光元件      
        sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #设置色彩空间(sensor.GRAYSCALE: 灰度,每个像素8bit。)
        sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  #设置图像大小160*120(sensor.QQQVGA) 80*60
        sensor.set_auto_gain(False)         #在颜色追踪时,关闭自动增益
        sensor.set_auto_whitebal(False)     #在颜色追踪时,关闭白平衡
        sensor.skip_frames(time = 2000)     #跳过2000帧
    

    3、串口初始化

    用于stm32和openmv串口通信

    uart = UART(3, 115200) #初始化串口3 波特率 = 115200
    uart.init(115200,bits=8,parity=None,stop=1)# 8位数据位, 无校验位, 1位停止位
    

    4、OpenMv和色块之间的距离计算

    寻找色块,肯定要计算openmv和色块的距离啦,不然会撞飞的。
    然后我们就根据官网进行一波推导,下面是推导过程(字丑,莫怪)。
    在这里插入图片描述

    def Coordinates_Distance(width, hight):                                      #计算到物体的距离
        Average_R = (width + hight)/2                                            #计算物体的平均半径
        Distance = int(Distance_K/Average_R)
        #print(Distance)
        return Distance
    

    说一下操作,在这里我把色块放在距离镜头20cm的地方,然后打印出色块在x方向的宽度,也就是blob.w(),则A = blob.w()*20. 也就是Distance_K就得到了。

    5、OpenMv和色块之间的夹角计算

    要找到色块,肯定是要有夹角的啦。
    在这里插入图片描述
    当然也是推理一波咯,知其然知其所以然,哼开玩笑。
    tana = D*K.这是结论。没错,所以,还是反向推理,由于场地和焦距限制,我将a取为20的tan(20)= 0.3639.通过然后计算像素点到中心点的距离也就是D。得出D = 56.0357,。那么最后为啥直接取K = 20/56.0357呢?你猜!!!

    def Coordinates_Angle(cx, cy):                                              #计算夹角
        Intermediate_Variable = (cx-80)*(cx-80) + (cy-60)*(cy-60)               #中间变量
        Distance_From_Center = math.sqrt(Intermediate_Variable)                 #开根号计算到中点的距离
        #print(Distance_From_Center)
        Angle = int(Distance_From_Center*Angle_K)
        print(Angle)
        return Angle
    

    5、最后就是找色块啦!

    直接上代码

    def Find_Blobs(img):                                                       #寻找图片中的颜色
        global Distance_Result, Angle_Result
        blobs = img.find_blobs(Threshold, area_threshold = 10, merge=True)      #调用find_blobs,查找色域
        if(blobs):
            for blob in blobs:
                img.draw_rectangle(blob.rect(), thickness = 2, fill = False)    #fill表示不填充矩形
                #print(blob.w())
                Angle_Result = Coordinates_Angle(blob.cx(), blob.cy())
                Distance_Result = Coordinates_Distance(blob.w(), blob.h())
                Tx_Date(Angle_Result, Distance_Result)
    

    6、写在最后

    参考:https://singtown.com/openmv/
    author:chen
    引用一句话:前人栽树,后人乘凉。生命不止,奋斗不息

    展开全文
  • 此作品采用POV和AUV双模式操作,可自动进行目标探测与定位,然后操作人员遥控完成精准排雷工作。
  • 一种基于openmv的分辨圆形,三角形,矩形的思路 openmv作为一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模,在很多视觉领域都有涉及应用。我在作为一个新手接触openmv,探索到了一种比较有效的分辨识别圆形,三角,矩形等色...
  • 基于Stm32F1和Openmv的热成像人脸跟随测温仪 基于Stm32F1和Openmv的热成像人脸跟随测温仪摘要一、方案概述二、具体方案设计1. 模块选择主控芯片:STM32F103C8T6测温模块:AMG8833图像处理模块:[Openmv]...
  • 基于OpenMv的火焰追踪报警系统 系统包含模块有openmv、超声波模块、云台、激光模块、红外检测模块、烟雾传感器、蜂鸣器。 工作流程 通过openmv色域检测探测火焰大概位置,然后云台旋转,通过红外检测模块进一步确认...
  • 本系统介绍了利用MLX90614、OpenMV等芯片与器件作为采集电路,基于STM32F103的简易无接触温度测量与身份识别装置。该系统利用温度测量器件与图像采集模块相互配合,通过接收、处理系统回传的数字信号等数据,利用...
  • 基于openmv的小车

    千次阅读 2019-10-29 17:11:50
    原来采用RGB565识别红色再...根据这一特点,我将初始化摄像头加入while循环,发现多次初始化摄像头图像会不断闪烁。 最终,重新编写代码,关于识别色块的程序,一但识别的红色则车速为0,一但识别到黑色向左加...
  • 最近一位同学来找我,原因是他的毕业设计要结题了,他的项目是制作一个可以识别二维码的小车,并且能够实现测距,与此同时,还希望小车与二维码保持恒定的距离。即二维码向小车靠近,小车就后退,二维码向小车远离,...
  • openmv识别物体并让小车移动一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
  • 进行图像识别,开发板控制舵机抓取物料 接第一篇链接 https://blog.csdn.net/weixin_45984029/article/details/103437347 1.硬件选用 OpenMV 2.接线 开发板与OpenMV的TX,RX交叉相连,VCC,GND对应相连 3.代码 ...
  • 详细阐述CMOS图像的采集及在实际环境下图像处理和存储的方法;提出一种基于最小二乘法构建无损路径图像的新算法,给出一种适应性强的智能车循迹策略和相应的程序。
  • 人脸识别模块选用openmv模块,因为opencv用起来相对复杂。 用官方人脸识别示例代码进行修改,得出以下代码: 获取照片: 像素点是92,112的,并且是灰度图,pgm格式,存在singtown中,然后在singtown文件夹中再新建n...
  • 此需求来源于我需要在openmv上做物体识别,但是openmv固件里面自带模型只有人脸(限正脸)和眼镜等等几个,如何使得openmv可以识别其他复杂物体? 我搜到了这篇文章: OPENMV使用OPENCV的Haar Cascade的xml模型? .....
  • 基于OpenMV的智能结算系统 关键词:OpenMV;串口屏;结算系统;RFID;STM32 背景 目前在(高校、医院或工地)食堂中拥有一个方便、灵活、高效的结算方式是非常有必要的。如今出现的智能结算方式有两种:一是条码...
  • 在参加起重机大赛中,负责图像处理部分,最为新手接触Openmv,通过多方学习,了解,探索到了一种相对比较有效、快速的分辨识别圆形,三角,矩形等色块的办法,在此分享给大家。 1、Openmv是什么? 简单的来说,它...
  • openmv识别三角形及一些不规则形状的识别

    千次阅读 多人点赞 2021-07-10 12:54:05
    ^ 对于图像处理,我认为都是基于像素点的处理,一幅图像中,当我们得到像素点后,可以对这些点进行数学计算处理,然后就可以得到目标要求,所以我认为在学习使用中在使用集成度高的函数时,同时也应该从底层了解学习...
  • 通过Python调用OpenMV识别小球获取坐标

    万次阅读 多人点赞 2018-04-29 12:13:14
    OpenMV基于Python的嵌入式机器视觉模块,目标是成为机器视觉界的“Arduino”。它成本低易拓展,开发环境友好,除了用于图像处理外,还可以用Python调用其硬件资源,进行I/O控制,与现实世界进行交互。 一、如何...
  • 多数字识别左右判断 图像识别处理的核心就是滤除图像噪音,排除无用的部分。我们可以先截取图像中识别到的矩形数字框,再对矩形数字框进行神经网络的数字识别。这样就排除了很多图像噪音,提高了很多准确率。 为了...
  • 基于OpenMV的循迹无人机设计发表时间:2020-08-24基于OpenMV机器视觉模块进行目标识别算法的研究。利用图像的滤波、二值化等算法对摄像头采集的图像进行预处理;利用边缘检测和形状识别算法获得引导线的路线信息,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 19
收藏数 376
精华内容 150
关键字:

基于openmv的图像识别