EEPW论坛

1.准备工作：首先需要准备一个OpenMV开发板，连接电脑，并安装相应的软件（如IDE）。

重置摄像头；设置摄像头分辨率和帧率：根据实际需求设置摄像头的分辨率和帧率，以便于后续的图像处理。设计视野图像的像素大小为320×240；使用RGB565真彩图像；

2. 导入库：在代码中导入OpenMV相关的库，例如sensor和image等。

以下为简单实例代码：

import sensor, image, time

# 设置摄像头分辨率和帧率

sensor.reset()

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

sensor.set_framesize(sensor.VGA)

sensor.skip_frames(time = 2000)

while True:

    # 捕获图像

    img = sensor.snapshot()

    # 预处理图像

    img.binary([128])

    # 查找特定颜色的区域

    blobs = img.find_blobs(threshold=25000)

    # 如果找到网球，输出信息

    if blobs:

        print("Tennis ball found!")

        print("Position:", blobs[0].rect())

    else:

        print("No tennis ball found.")

    # 延时以避免过快刷新

    time.sleep(1)

3.可以在官方提供的openmv IDE开发环境中连接开发板实验历程或自己编写代码实现功能。

4.通过sensor.snapshot()函数捕获一帧图像。将捕获到的图像进行预处理，例如转换为灰度图像、二值化等，以便于后续的特征提取。

5.从预处理后的图像中提取所需的特征，例如颜色、形状等。可以使用OpenMV提供的find_blobs函数来查找图像中的特定颜色区域，并通过设置参数来限制查找的区域大小、形状等。

6.根据提取到的特征判断当前图像中是否存在色块。如果存在，可以进一步计算位置、速度等信息。

7.根据识别结果，可以通过串口、PWM等方式控制其他设备（如机器人）进行相应操作。将以上步骤放在一个循环中，使程序持续运行并进行色块识别。