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2021年电赛F题：OpenMV循迹代码，可识别十字和黑白方块，精准巡线

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简介：
本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，采用OpenMV摄像头进行路径追踪，能够准确识别十字与黑白方块标志，实现精确的线路跟踪功能。 2021年电赛F题使用OpenMV进行循迹任务的代码可以识别十字、黑白色块，并能准确巡线。该功能通过Python脚本实现。

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  • 2021年电赛F题：OpenMV循迹代码，可识别十字和黑白方块，精准巡线
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    本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，采用OpenMV摄像头进行路径追踪，能够准确识别十字与黑白方块标志，实现精确的线路跟踪功能。 2021年电赛F题使用OpenMV进行循迹任务的代码可以识别十字、黑白色块，并能准确巡线。该功能通过Python脚本实现。
     
  • 2021年电子设计竞赛F题数字识别OpenMV代码
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    本项目为2021年电子设计竞赛F题数字识别任务所编写的OpenMV代码，实现高效准确地从图像中识别数字的功能。 2021年电赛F题数字识别的OpenMV代码可以用于实现图像中的数字自动识别功能。此代码适用于参加该赛事的学生或有兴趣研究相关技术的人士使用。希望这段描述能满足您的需求，如果有更多关于这个主题的问题或其他请求，请随时告诉我。
     
  • 2021年电子设计竞赛F题的OpenMV数字识别
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    本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，采用OpenMV摄像头进行图像采集与处理，并实现高效的数字识别算法，适用于各类数字检测场景。 使用OpenMV进行模板匹配以实现数字识别，准确率达到98.7%。项目包括亲自训练的灰度传感器寻迹功能，并为两辆小车分别编写了程序：小车一采用stm32f103ZET6作为主控芯片，而小车二则使用stm32f103RCT6。整个工程已经完善，实现了基础部分和发挥部分的功能。项目包含详细的小车主控板原理图、PCB设计以及器件连接说明，并附有详细的代码注释以便于理解。如果有任何疑问，可以私聊询问以获得技术支持。
     
  • OpenMV视觉巡线代码_视觉识别巡线_OpenMV代码
    优质
    本项目提供了一套基于OpenMV平台的视觉巡线解决方案，通过摄像头实时捕捉赛道信息，并利用内置微控制器进行图像处理和路径追踪。代码实现了对特定颜色线条的有效识别与跟踪，适用于各类机器人竞赛及自动化应用场景，助力开发者快速搭建高效稳定的视觉导航系统。 用于颜色识别、线段处理及色域处理，适用于巡线应用。
     
  • 2021电赛-OpenMV识别绿光及长方形
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    本项目为2021年电子设计竞赛中的一个参赛作品，旨在通过OpenMV摄像头模块识别特定环境中的绿色光源以及长方形物体，结合图像处理技术实现精准定位与跟踪。 在21电赛中使用OpenMV识别绿光和长方形可以遵循以下步骤： 首先导入必要的库和模块：这包括sensor、image、find_lines等相关功能的调用。 接着设置传感器参数与阈值，利用`sensor.set_pixformat()`函数设定像素格式，并通过如`sensor.set_hsv_color_thresholds()`这样的方法来定义识别绿光所需的HSV颜色空间阈值范围。 然后捕捉图像并进行预处理：使用`sensor.snapshot()`获取当前画面的快照，随后借助各种库中的工具对图片数据执行初步分析和调整以增强目标检测效果。例如可应用image.find_lines()寻找图中所有直线路径，为后续步骤做准备。 接下来识别长方形对象：基于先前找到的所有线条信息，通过调用`find_shapes()`函数来定位并验证图像内是否存在符合标准的矩形结构，并利用shape.is_rectangle()进一步确认目标区域是否满足条件。 最后根据上述分析所得结果执行相应的操作。
     
  • OPENMV循迹代码
    优质
    简介：本项目提供了一套基于OPENMV的循迹代码解决方案，帮助用户轻松实现机器人自动跟随特定路径的功能。包含详细注释和配置选项，适用于教育与竞赛等多种场景。 巡线代码首先将图像进行二值化处理，然后选取特定的感兴趣区域（ROI），判断线条的左右位置，并返回0或1的值。最后通过串口发送给主控板。
     
  • 3路红外循迹(黑白线)编程代码
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    本段内容提供了一套基于3路红外传感器设计的循迹小车程序代码，适用于跟随黑色线条行进的应用场景。该代码旨在帮助用户轻松实现机器人沿特定路径自主导航的功能。 简单的3路红外循迹黑白线程序涉及使用三个红外传感器来检测黑线或白线上面的轨迹，并根据反射回来的光强度调整小车的方向。该程序通常用于机器人竞赛或者自动化项目中，通过编程控制使机器人能够沿着设定好的线路自动行驶。 编写这种类型的程序时需要考虑以下几点： 1. 硬件连接：将红外传感器正确地安装在移动平台上并确保与主控板的接口相匹配。 2. 代码逻辑：根据传感器读取到的数据判断当前轨迹的位置，如处于直线、左转或右转等状态，并据此输出相应的控制信号给电机驱动模块以调整行驶方向。 3. 调试优化：通过实际运行测试不断修正和完善算法参数，提高循迹精度和稳定性。 编写此类程序需要一定的硬件知识及编程基础。
     
  • 对2021年电赛F题的思考
    优质
    本文深入探讨了2021年电子设计竞赛(F题)的关键挑战与解决方案，分析技术难点并提出创新思路。适合参赛者及爱好者参考学习。 在执行任务的过程中遇到了一些问题，并且针对这些问题提出了相应的解决思路。
     
  • 2021年电赛F题：基于模板匹配的送药小车数字识别系统
    优质
    本项目为2021年电子设计竞赛F题解决方案，旨在开发一套基于模板匹配技术的送药小车数字识别系统，实现高效精准的药品配送。 OpenMV非4 Plus版本无法运行神经网络，因此最好使用模板匹配或特征点识别来识别数字。然而，特征点识别基于灰度图，这可能导致与实际数字产生误识，从而降低准确性。相比之下，模板匹配是更可靠的选择用于识别数字。