图像处理篇---基本OpenMV图像处理

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文章目录 前言1. 灰度化（Grayscale）2. 二值化（Thresholding）3. 掩膜（Mask）4. 腐蚀（Erosion）5. 膨胀（Dilation）6. 缩放（Scaling）7. 旋转（Rotation）8. 平移（Translation）9. 边缘检测（Edge Detection）10. 轮廓检测（Contour Detection）11.总结总结

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前言

本文仅仅简单介绍了Openmv中常见的图像处理操作（灰度化、掩膜、二值化、腐蚀、膨胀、缩放、旋转、平移、边缘检测、轮廓检测）

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1. 灰度化（Grayscale）

将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。

实现方法：

import sensor sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置为灰度模式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) while True: img = sensor.snapshot() # 捕获灰度图像 2. 二值化（Thresholding）

将灰度图像转换为黑白图像，通过设定阈值分离目标区域。

实现方法：

import sensor sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) threshold = (100, 255) # 阈值范围 while True: img = sensor.snapshot() img.binary([threshold]) # 二值化处理 3. 掩膜（Mask）

通过掩膜操作提取图像中的特定区域。

实现方法：

import sensor, image sensor.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) # 创建掩膜 mask.draw_rectangle(20, 20, 60, 60, color=255, fill=True) # 在掩膜上绘制白色矩形 while True: img = sensor.snapshot() img.mask(mask) # 应用掩膜 4. 腐蚀（Erosion）

去除图像中的细小噪声，使目标区域缩小。

实现方法：

import sensor, image sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) while True: img = sensor.snapshot() img.erode(1) # 腐蚀操作，参数为腐蚀次数 5. 膨胀（Dilation）

填充目标区域中的空洞，使目标区域扩大。

实现方法：

import sensor, image sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) while True: img = sensor.snapshot() img.dilate(1) # 膨胀操作，参数为膨胀次数 6. 缩放（Scaling）

调整图像大小。

实现方法：

import sensor, image sensor.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) # 缩放为原来的一半 7. 旋转（Rotation）

旋转图像。

实现方法：

import sensor, image sensor.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) # 旋转45度 8. 平移（Translation）

平移图像。

实现方法：

import sensor, image sensor.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. 边缘检测（Edge Detection）

检测图像中的边缘。

实现方法：

import sensor, image sensor.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边缘检测 10. 轮廓检测（Contour Detection）

检测图像中的轮廓。

实现方法：

import sensor, image sensor.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) # 查找轮廓 for contour in contours: img.draw_rectangle(contour.rect(), color=127) # 绘制轮廓矩形框 11.总结

功能 方法 描述 灰度化 sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) 将图像转换为灰度图 二值化 img.binary([threshold]) 将灰度图转换为黑白图 掩膜 img.mask(mask) 提取图像中的特定区域 腐蚀 img.erode(iterations) 去除噪声，缩小目标区域 膨胀 img.dilate(iterations) 填充空洞，扩大目标区域 缩放 img.scale(x_scale, y_scale) 调整图像大小 旋转 img.rotation_corr(angle) 旋转图像 平移 img.translation(x_offset, y_offset) 平移图像 边缘检测 img.find_edges() 检测图像中的边缘 轮廓检测 img.find_contours() 检测图像中的轮廓 通过以上功能，OpenMV 可以实现丰富的图像处理任务，适用于嵌入式机器视觉应用。

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Openmv中常见的图像处理操作（灰度化、掩膜、二值化、腐蚀、膨胀、缩放、旋转、平移、边缘检测、轮廓检测）