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OpenMV进行形状和颜色识别。

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简介：
通过运用OpenMV系统，能够对物体执行形状识别以及颜色辨识操作，并整合了sensor、image和time模块。该技术方案的应用范围广泛，尤其适用于树莓派控制的小型移动机器人。

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  • OpenMV颜色与形状识别
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    《OpenMV颜色与形状识别》是一款利用OpenMV微控制器进行图像处理的应用程序，专注于通过摄像头实时检测和追踪特定的颜色及几何形状，适用于机器人视觉、自动化等领域。 使用OpenMV进行颜色识别与形状识别的结合可以实现更精确的目标检测功能。这种方法首先通过摄像头捕捉图像并分析其中的颜色特征，然后进一步利用图像处理技术来辨识特定的几何形态，从而增强系统的智能感知能力。
     
  • OpenMV的形状识别及颜色判定
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    简介：本文探讨了在OpenMV平台上实现物体形状识别与颜色检测的方法和技术。通过结合图像处理算法和机器学习模型，可以有效提高目标物的颜色分类与几何形态判断精度，广泛应用于工业自动化、智能家居等领域。 利用OpenMV进行物体形状识别和颜色判断时，可以使用sensor、image、time模块。这种方法适用于树莓派小车的应用场景。
     
  • OpenMV颜色识别的代码
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    本段代码用于OpenMV摄像头进行颜色识别，通过设定HSV阈值来检测图像中的特定颜色，并可应用于目标追踪、物体分类等场景。 使用OpenMV进行颜色识别，并将识别到的物体坐标发送给单片机处理。
     
  • 2022年电子设计竞赛送货无人机颜色和形状识别OpenMV代码
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    本项目为2022年电子设计竞赛中针对送货无人机的颜色和形状识别任务开发的OpenMV代码。通过该代码，无人机能够准确地检测并区分不同目标物，实现高效精准的货物配送。 2022年电子设计竞赛中的送货无人机颜色、形状识别项目使用了OpenMV的源码。
     
  • OpenMV形状识别的代码
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    本段代码旨在实现使用OpenMV进行形状识别。通过摄像头捕捉图像，并应用色彩阈值、轮廓检测等技术来辨识图像中的特定几何图形。适合初学者学习计算机视觉和机器学习的基础知识。 OpenMV形状识别代码使用四元检测算法来识别矩形。该算法同样适用于AprilTag的识别，并且可以识别任意大小、角度的矩形。函数返回一个包含rect对象列表的结果，其中每个rect对象代表一个被识别出的矩形。通过调用`rect.corners()`方法可以获得四个表示顶点坐标的元组组成的列表（即(x, y)形式），这些坐标是从左上角开始顺时针排列的；而使用`rect.rect()`可以得到该矩形外接长方形的参数，包括位置和大小信息以(x, y, w, h)的形式提供。最后，`rect.magnitude()`则返回所检测到矩形的具体尺寸。
     
  • STM32F103形状与颜色识别-C和C++图像处理
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    本项目基于STM32F103微控制器，采用C/C++编程实现对图像中物体形状与颜色的智能识别。结合硬件与软件优化技术，有效提升图像处理效率与精度。 使用OV7725摄像头模块与STM32F103单片机编写了颜色识别和形状识别程序。
     
  • OPENMV颜色识别与STM32F4串口通讯
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    本项目介绍如何使用OPENMV进行颜色识别，并通过STM32F4的串口通讯将识别结果传输至其他设备，适用于智能硬件开发和机器人视觉应用。 OPENMV用于识别色块，并通过串口与STM32F4进行通信。
     
  • OpenMV操控机械臂，识别并分类放置不同形状与颜色的物件
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    本项目利用OpenMV摄像头模块进行图像处理，结合算法识别不同形状和颜色的对象，并控制机械臂精准抓取及分类放置目标物品，实现自动化分拣功能。 请访问我的博客以获取更多信息。博客中有相关程序支持会很感激。该项目涉及使用OpenMV控制机械臂来抓取不同形状和颜色的物品，并进行分类摆放。
     
  • 使用Python和OpenCV进行红绿颜色识别
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库，实现对图像中红色与绿色的精确识别。通过色彩空间转换及阈值处理技术，有效提取目标颜色信息，在视觉检测、机器人导航等领域具有广泛应用价值。 为了更准确地调整红色和绿色的HSV值，我使用了`cv2.createTrackbar()`函数创建六个滚动条。 首先，创建用于设定HSV最低值的滚动条： ```python cv2.createTrackbar(H_min, image, 35, 180, nothing) cv2.createTrackbar(S_min, image, 43, 255, nothing) cv2.createTrackbar(V_min, image, 46, 255, nothing) ``` 接着，创建用于设定HSV最高值的滚动条： ```python cv2.createTrackbar(H_max, image, 0, 180, nothing) ```
     
  • 基于STM32F407和OpenMV的循迹小车及其图形形状与颜色识别功能（附带封装模块）
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    本项目设计了一款集成STM32F407微控制器及OpenMV摄像头的智能循迹小车，具备高效路径追踪、图形形状与颜色识别能力，并提供封装模块以简化开发流程。 该系统包含串口、键盘、MPU6050传感器、超声波模块、OLED显示屏、LCD屏幕以及PWM波输出等功能模块，并且具有OpenMV源码支持，能够识别矩形、圆形、三角形及红绿蓝等多种颜色。此外，OpenMV与单片机通过串行端口进行通信。