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前言

本文僅僅簡單介紹了Openmv中常見的圖像處理操作（灰度化、掩膜、二值化、腐蝕、膨脹、縮放、旋轉、平移、邊緣檢測、輪廓檢測）

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1. 灰度化（Grayscale）

將彩色圖像轉換為灰度圖像，減少計算量。

實現方法：

import sensorsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  # 設置為灰度模式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()  # 捕獲灰度圖像

2. 二值化（Thresholding）

將灰度圖像轉換為黑白圖像，通過設定閾值分離目標區域。

實現方法：

import sensorsensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)threshold = (100, 255)  # 閾值范圍while True:img = sensor.snapshot()img.binary([threshold])  # 二值化處理

3. 掩膜（Mask）

通過掩膜操作提取圖像中的特定區域。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)mask = image.Image(size=(100, 100), copy_to_fb=True)  # 創建掩膜
mask.draw_rectangle(20, 20, 60, 60, color=255, fill=True)  # 在掩膜上繪制白色矩形while True:img = sensor.snapshot()img.mask(mask)  # 應用掩膜

4. 腐蝕（Erosion）

去除圖像中的細小噪聲，使目標區域縮小。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.erode(1)  # 腐蝕操作，參數為腐蝕次數

5. 膨脹（Dilation）

填充目標區域中的空洞，使目標區域擴大。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.dilate(1)  # 膨脹操作，參數為膨脹次數

6. 縮放（Scaling）

調整圖像大小。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.scale(x_scale=0.5, y_scale=0.5)  # 縮放為原來的一半

7. 旋轉（Rotation）

旋轉圖像。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.rotation_corr(angle=45)  # 旋轉45度

8. 平移（Translation）

平移圖像。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.translation(x_offset=10, y_offset=10)  # 向右下方平移10像素

9. 邊緣檢測（Edge Detection）

檢測圖像中的邊緣。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80))  # Canny邊緣檢測

10. 輪廓檢測（Contour Detection）

檢測圖像中的輪廓。

實現方法：

import sensor, imagesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)while True:img = sensor.snapshot()contours = img.find_contours(threshold=2000)  # 查找輪廓for contour in contours:img.draw_rectangle(contour.rect(), color=127)  # 繪制輪廓矩形框

11.總結

功能 方法 描述
灰度化 sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) 將圖像轉換為灰度圖
二值化 img.binary([threshold]) 將灰度圖轉換為黑白圖
掩膜 img.mask(mask) 提取圖像中的特定區域
腐蝕 img.erode(iterations) 去除噪聲，縮小目標區域
膨脹 img.dilate(iterations) 填充空洞，擴大目標區域
縮放 img.scale(x_scale, y_scale) 調整圖像大小
旋轉 img.rotation_corr(angle) 旋轉圖像
平移 img.translation(x_offset, y_offset) 平移圖像
邊緣檢測 img.find_edges() 檢測圖像中的邊緣
輪廓檢測 img.find_contours() 檢測圖像中的輪廓
通過以上功能，OpenMV 可以實現豐富的圖像處理任務，適用于嵌入式機器視覺應用。

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總結

以上就是今天要講的內容，本文僅僅簡單介紹了Openmv中常見的圖像處理操作（灰度化、掩膜、二值化、腐蝕、膨脹、縮放、旋轉、平移、邊緣檢測、輪廓檢測）