openmv识别多边形角点

<think>我们正在使用OpenMV进行多边形角点检测。OpenMV是一个基于MicroPython的机器视觉模块，通常用于嵌入式视觉应用。 步骤： 1. 导入必要的库：sensor, image, time, pyb等。 2. 初始化摄像头，设置合适的像素格式和分辨率。 3. 在循环中捕获图像。 4. 对图像进行预处理，例如转换为灰度图、二值化、边缘检测等。 5. 使用OpenMV提供的函数（如find_blobs, find_lines, find_circles等）来检测多边形。由于OpenMV没有直接检测多边形角点的函数，我们可以通过检测多边形的边或轮廓来间接得到角点。 6. 一种常见方法是：先通过边缘检测（如Canny）得到边缘，然后使用霍夫变换检测直线，再通过寻找直线的交点来得到多边形的角点。 7. 另一种方法是：使用find_blobs找到色块，然后通过blob.min_corners()或者使用blob.convex_hull()来获取凸包，再通过凸包的点来近似多边形的角点（但注意，凸包的点可能不是精确的角点，而是轮廓上的点）。 8. 或者，我们可以使用find_rects函数来检测矩形（这是多边形的一种特例），然后获取矩形的四个角点。但如果是任意多边形，我们需要更通用的方法。 由于OpenMV对多边形检测的支持有限，对于任意多边形，我们可以尝试以下步骤： a. 使用find_edges函数（基于Canny边缘检测）得到边缘图像。 b. 使用find_lines函数检测直线，并设置合适的阈值以得到多边形的边。 c. 然后计算这些直线的交点，这些交点就是多边形的角点。 但是，OpenMV的find_lines函数返回的是线段（由两个端点定义），而不是直线方程。我们可以通过数学方法计算两条线段的交点（如果它们相交的话）。 注意：由于图像噪声和检测误差，我们可能需要一些后处理，比如角点聚类（将靠近的点合并为一个点）等。 下面是一个示例代码，用于检测矩形（四边形）的角点。我们可以扩展这个思路来检测任意多边形（但需要知道多边形的边数）。 由于任意多边形的边数未知，我们可以先检测直线，然后通过直线之间的交点来形成角点。但是，如果多边形不是凸的，情况会复杂一些。 这里我们以四边形为例，因为实际中四边形（如矩形）是最常见的。 示例代码（检测矩形）： 注意：OpenMV有专门的find_rects函数，可以直接返回矩形的四个角点。但是，如果我们想检测任意多边形，就不能使用find_rects。 因此，我们采用以下步骤检测任意多边形的角点（以凸多边形为例，非凸多边形可能更复杂）： 1. 获取图像，进行预处理（灰度化、二值化、边缘检测等）。 2. 使用find_contours函数找到图像中的轮廓（注意：这个函数在OpenMV中可用，返回一个轮廓列表，每个轮廓由一系列点组成）。 3. 然后对轮廓进行多边形逼近（使用approx_poly函数），该函数使用Douglas-Peucker算法，可以指定一个容差（epsilon）来逼近多边形。 4. 多边形逼近后，我们得到的点集就是多边形的角点（顶点）。 这种方法更通用，可以处理任意边数的多边形（只要轮廓清晰）。 步骤详细说明： - 首先，确保图像中有明显的多边形物体（可以通过颜色阈值或者边缘检测来突出）。 - 使用find_contours函数，参数为阈值（用于二值图像）或边缘图像（如果已经做了边缘检测）。注意：find_contours函数需要二值图像。 - 然后，对每个轮廓，使用approx_poly进行多边形逼近。 示例代码： ```python import sensor, image, time # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB565，虽然我们后面会转灰度，但彩色也可以 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240 sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待设置生效 clock = time.clock() # 创建一个时钟对象来跟踪FPS while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 拍摄一张照片 # 转换为灰度图 img_gray = img.to_grayscale() # 二值化，阈值需要根据实际情况调整 # 可以使用自适应阈值，但这里为了简单，使用全局阈值 img_bin = img_gray.binary([(0, 128)]) # 假设将灰度值低于128的变为黑色（0），高于的变为白色（255） # 寻找轮廓 contours = img_bin.find_contours(threshold=128, draw=False) # threshold是轮廓跟踪的阈值，这里使用128，表示在二值图像中寻找边缘 for contour in contours: # 只处理面积足够大的轮廓（去除噪声） if contour.area() > 1000: # 面积阈值，根据实际情况调整 # 多边形逼近，epsilon值越小，逼近越精确（点越多），越大则越简化 epsilon = 0.02 * contour.perimeter() # 通常使用轮廓周长的百分比作为epsilon approx = contour.approx(epsilon=epsilon) # 绘制逼近后的多边形（用线连接点） img.draw_vertices(approx, color=(255,0,0), thickness=2) # 绘制每个角点（顶点） for point in approx: img.draw_circle(point[0], point[1], 3, color=(0,255,0), thickness=1) # 显示FPS img.draw_string(0,0, "FPS:%.2f"%(clock.fps())) # 可以通过串口输出角点坐标等 # print(approx) # 注意：这里只打印了最后一个轮廓的角点，实际可以存储所有轮廓的角点 ``` 注意：approx_poly函数返回的是轮廓的逼近多边形的顶点列表。每个顶点是一个元组(x, y)。 但是，在OpenMV的MicroPython中，轮廓对象有一个approx方法，用于多边形逼近。参数epsilon是逼近精度（最大距离），通常取轮廓周长的0.02倍（2%）。 这个例子中，我们绘制了逼近后的多边形（红色）和每个角点（绿色圆圈）。 请根据实际情况调整二值化的阈值、轮廓面积阈值和epsilon值。 如果多边形是凹的，这种方法可能无法完全保留凹的部分，因为Douglas-Peucker算法会保留轮廓的凸性特征，但凹的部分可能被忽略。因此，这种方法对凸多边形效果较好。 如果场景中有多个多边形，这个代码会处理所有满足面积条件的轮廓。 另外，注意二值化步骤是关键，需要确保多边形轮廓清晰。 如果背景复杂，可能需要先进行颜色过滤，或者使用其他方法（如形态学操作）来改善图像质量。 以上代码适用于OpenMV Cam H7 Plus等型号。 相关问题： 1. 如何优化二值化阈值以提高多边形检测的准确性？ 2. 如何处理凹多边形的角点检测？ 3. 在光照变化的情况下，如何提高角点检测的鲁棒性？ 4. 如何通过串口将检测到的角点坐标发送给其他设备（如Arduino）？</think>### OpenMV多边形角点检测方法 OpenMV可以通过以下步骤检测多边形的角点（顶点）： #### 基本步骤 1. **图像预处理**： ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 彩色图像 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240分辨率 sensor.skip_frames(time=2000) # 等待摄像头稳定 ``` 2. **轮廓检测**： ```python img = sensor.snapshot() img.binary([(0, 128)]) # 二值化处理（阈值需根据实际调整） contours = img.find_contours(threshold=128) # 查找轮廓 ``` 3. **多边形逼近与角点提取**： ```python for contour in contours: if contour.area() > 1000: # 过滤小面积轮廓 # 多边形逼近（epsilon值越小，角点越多） vertices = contour.approx(epsilon=0.02*contour.perimeter()) # 绘制角点 for vertex in vertices: img.draw_circle(vertex[0], vertex[1], 5, color=(0, 255, 0)) ``` #### 关键参数说明 1. **二值化阈值**：通过`img.binary()`调整，确保多边形与背景分离 2. **轮廓过滤**：`contour.area()`过滤噪声，保留有效多边形 3. **逼近精度**：`epsilon`值控制角点数量： - 值越大，角点越少（更粗略） - 值越小，角点越多（更精确） - 推荐：`0.01~0.03 * 轮廓周长` #### 优化建议 1. **光照适应**： ```python sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭自动白平衡 ``` 2. **形态学处理**（平滑边缘）： ```python img.erode(1) # 腐蚀去噪 img.dilate(1) # 膨胀填充 ``` 3. **角点验证**（过滤误检）： ```python if abs(vertex.angle()) > 30: # 角度阈值过滤 img.draw_circle(vertex[0], vertex[1], 5, color=(255, 0, 0)) ``` #### 完整示例代码 ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(2000) while True: img = sensor.snapshot() # 预处理 img.binary([(0, 100)]) # 调整阈值适应环境 img.erode(1) img.dilate(1) # 检测轮廓 contours = img.find_contours(threshold=150) # 处理每个轮廓 for c in contours: if c.area() > 2000: # 多边形逼近 poly = c.approx(epsilon=0.025*c.perimeter()) # 绘制角点 for p in poly: img.draw_circle(p[0], p[1], 6, color=(0,255,0), thickness=2) # 显示角点数量 img.draw_string(10,10, f"Corners: {len(poly)}", color=(255,0,0)) ``` #### 注意事项 1. 目标多边形需与背景有足够对比度 2. 复杂多边形可能需要调整`epsilon`值多次尝试 3. 使用`img.draw_vertices(poly)`可同时绘制多边形边界 4. 实际应用中需通过串口输出坐标：`print([(p[0],p[1]) for p in poly])` [^1]: 三角剖分技术可将复杂多边形转换为三角形网格，便于角点计算 [^2]: 多边形特征提取在计算机视觉中常用于结构分析 [^3]: 角点检测精度受图像预处理影响显著