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【STM32+OPENMV】识别矩形

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简介：
本项目结合STM32和OpenMV技术，旨在开发一个能够精确识别与追踪环境中矩形物体的智能视觉系统。 一、准备工作涉及OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的内容，请参考相关文档。 二、所用工具： 1. 芯片：STM32F103C8T6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能： 寻找黑色矩形，并将最大矩形的四个边缘坐标发送给STM32。

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  • 【STM32+OPENMV】识别矩形
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    本项目结合STM32和OpenMV技术，旨在开发一个能够精确识别与追踪环境中矩形物体的智能视觉系统。 一、准备工作涉及OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的内容，请参考相关文档。 二、所用工具： 1. 芯片：STM32F103C8T6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能： 寻找黑色矩形，并将最大矩形的四个边缘坐标发送给STM32。
     
  • OpenMV形状识别的代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 圆形与矩形的形状识别
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    本项目专注于探索圆形和矩形的基本特征及差异，运用计算机视觉技术进行高效准确的形状识别研究。 通过霍夫变换可以检测图像中的圆、正方形和长方形，并能获得圆的面积以及矩形的边长。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • STM32和OpenMV的小车识别追踪源码
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    本项目提供了一个基于STM32微控制器与OpenMV摄像头模块实现的小车目标识别与自动追踪程序代码。通过图像处理技术精准定位目标，并控制小车进行动态跟踪，适用于智能机器人开发。 STM32及OpenMV识别追踪小车的源码提供了一种利用微控制器与机器视觉技术相结合的方法来实现智能车辆控制。此项目展示了如何使用STM32作为主控芯片，配合OpenMV摄像头进行目标检测与跟踪功能的开发。通过这种方式，可以构建一个能够自主导航并避开障碍物的小车系统。
     
  • 椭圆和矩形等图形的识别
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    本项目聚焦于计算机视觉领域中椭圆、矩形及其他几何形状的自动识别技术研究。通过算法优化与模型训练，旨在提升图像处理中各类图形检测精度与效率。 椭圆、圆和矩形目标检测可以完美实现。步骤如下：（1）读取RGB图像；（2）将RGB图像转换为灰度图；（3）计算二值化最佳阈值；（4）利用该阈值将灰度图转化为二值图；（5）对二值图进行反白处理；（6）给二值图贴标签；（7）提取标签图中各个连通域属性，并调用检测函数以完成目标检测。