openmv重叠正方形的识别

在OpenMV中识别重叠的正方形是一项具有挑战性的任务，因为重叠区域可能导致边缘模糊或合并，从而影响形状检测的准确性。以下是一些常用的图像处理方法和步骤，可以帮助实现这一目标： ### 图像预处理 首先，需要对图像进行预处理以增强正方形边缘的可见性。可以使用灰度化、高斯模糊或中值滤波等技术来减少噪声并提高后续处理的效果。例如，使用`image.mean_pooled()`或`image.gaussian()`函数进行滤波处理。 ```python img = sensor.snapshot() img.mean_pooled(2, 2) # 使用2x2的窗口进行均值池化 ``` ### 边缘检测 使用Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息。Canny边缘检测能够有效识别出图像中的线条和轮廓，这对于检测正方形的边缘非常有用。 ```python edges = img.Canny() ``` ### 形状检测 利用霍夫变换（Hough Transform）来检测图像中的直线段。OpenMV支持霍夫变换直线检测，可以通过`image.find_lines()`函数实现。通过检测直线段，可以进一步分析图像中的几何形状，如正方形。 ```python lines = img.find_lines(threshold=1000, theta_margin=25, rho_margin=25) for line in lines: img.draw_line(line.line(), color=(255, 0, 0)) ``` ### 轮廓检测与分析 使用`image.find_contours()`函数来检测图像中的轮廓，并通过轮廓的几何特性来判断其是否为正方形。轮廓检测可以帮助识别出各个独立的对象，即使它们部分重叠。 ```python contours = img.find_contours(threshold=500) for cnt in contours: img.draw_contour(cnt, color=(0, 255, 0)) ``` ### 特征匹配与模板匹配 对于特定的正方形形状，可以采用模板匹配的方法来进行识别。模板匹配是一种基于归一化互相关（NCC）的技术，可以用来检测图像中与模板相似的区域。需要注意的是，模板图片的大小如果超过OpenMV内置的Flash，需要SD卡支持，并且模板必须是pgm格式的，大小不能超过OpenMV的像素大小。 ```python template = image.Image("template.pgm") match = img.find_template(template, 0.7, step=4, search=SEARCH_EX) if match: img.draw_rectangle(match) ``` ### 多模板匹配 为了提高检测的鲁棒性，可以使用多个模板进行匹配。这样可以覆盖不同角度和尺度的变化，从而更好地识别重叠的正方形。 ```python templates = ["template1.pgm", "template2.pgm"] for template in templates: match = img.find_template(image.Image(template), 0.7, step=4, search=SEARCH_EX) if match: img.draw_rectangle(match) ``` ### 结果验证与后处理 最后，通过对检测到的轮廓或直线段进行几何分析，可以进一步验证这些轮廓是否为正方形。例如，计算轮廓的周长和面积，利用这些参数来判断轮廓的形状是否接近正方形。 ```python for cnt in contours: approx = cnt.approximate_polygon() if len(approx) == 4: # 判断为四边形 area = cnt.area() perimeter = cnt.perimeter() # 进一步判断是否为正方形 if abs(area / (perimeter**2) - 0.0625) < 0.01: img.draw_contour(cnt, color=(0, 0, 255)) ``` 通过上述方法，可以在OpenMV中有效地识别重叠的正方形。每一步都需要根据具体的应用场景进行调整和优化，以达到最佳的识别效果。