openmv的霍夫变换怎么使用

### OpenMV 中使用霍夫变换的实现方法 在 OpenMV 中，可以利用其内置库来执行霍夫变换操作。霍夫变换是一种强大的工具，能够从图像中提取几何形状（如直线或圆），这使得它非常适合应用于机器人导航、目标检测等领域。 以下是基于 OpenMV 的霍夫变换具体实现方式： #### 导入必要的模块并初始化摄像头 为了在 OpenMV 上运行霍夫变换程序，首先需要导入 `sensor` 和 `image` 模块，并设置相机的相关参数。以下是一个典型的初始化代码片段[^5]： ```python import sensor, image, time # 初始化传感器 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为 RGB565 或 GRAYSCALE sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 设置帧大小为 QQVGA (160x120) sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过几帧以稳定图像 clock = time.clock() # 创建一个时钟对象用于跟踪 FPS ``` #### 执行边缘检测 霍夫变换通常依赖于二值化后的边缘图像作为输入数据源。因此，在应用霍夫变换之前，先通过 Canny 算子或其他方法完成边缘检测过程。 ```python img = sensor.snapshot().binary([(0, 100)], invert=True) # 获取灰度图片并转换成黑白图 edges_img = img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80)) # 应用Canny算子查找边缘 ``` #### 实现霍夫直线检测 接下来调用 OpenCV 提供的功能函数来进行实际的霍夫变换计算。这里我们主要关注两种类型的霍夫变换——标准霍夫变换 (`cv2.HoughLines`) 及累积概率霍夫变换 (`cv2.HoughLinesP`) 。对于前者来说，会得到每条线段对应的极坐标表示；而对于后者，则返回的是端点坐标的列表形式[^4]。 下面展示了一个完整的例子，演示如何在 OpenMV 设备上运用这两种不同的霍夫变换算法找到场景中的线条特征： ```python while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() edges = img.edges((50, 80)) # Standard Hough Line Transform lines_standard = img.hough_lines(threshold=100, theta_margin=15, rho_margin=15) for line in lines_standard: rho, theta = line.rho(), line.theta() # Draw the detected line on original frame. a = math.cos(theta); b = math.sin(theta); x0 = a*rho; y0 = b*rho; pt1 = (int(x0 + 1000*(-b)), int(y0 + 1000*(a))) pt2 = (int(x0 - 1000*(-b)), int(y0 - 1000*(a))) img.draw_line(pt1[0], pt1[1], pt2[0], pt2[1]) # Probabilistic Hough Line Transform lines_probabilistic = img.find_line_segments(merge_distance=30, max_theta_diff=5) for l in lines_probabilistic: img.draw_rectangle(l.rect()) print("FPS %f" % clock.fps()) ``` 以上脚本实现了连续捕获视频流并对每一帧进行处理的过程。其中包含了两个部分：一是采用标准霍夫变换寻找全局最佳拟合直线；二是借助概率版本快速定位局部较短的线段组合。最终都将结果显示回原图之上以便观察效果。 ---