OpenMV学习笔记

本文主要是介绍OpenMV学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、感光元件----sensor

sensor.reset()

----初始化感光元件

sensor.reset() 的功能包括：

1. 初始化感光元件： 将摄像头感光元件初始化为默认状态，以确保其处于可用的工作状态。

2. 恢复默认设置： 将摄像头的其他配置参数还原为默认值。这包括图像格式、帧大小等设置。

使用 sensor.reset() 可以在每次程序启动或需要重置摄像头状态时调用，以确保摄像头处于一致的状态。

sensor.reset() 被用于初始化感光元件，这是配置摄像头之前的一项重要步骤。在初始化后，可以通过其他函数来设置摄像头的像素格式、帧大小等参数，以适应应用场景。

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sensor.set_pixformat()

----设置像素模式。

• sensor.GRAYSCALE: 灰度，每个像素8bit。
• sensor.RGB565: 彩色，每个像素16bit。

1.sensor.GRAYSCALE是一个常量，用于设置摄像头图像的像素格式为灰度模式。在这个模式下，每个像素用 8 位表示，范围从 0 到 255，其中 0 表示黑色，255 表示白色。

如果想将摄像头配置为捕获灰度图像，可以使用以下代码：

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

这样设置后，摄像头将以灰度模式捕获图像，每个像素只包含亮度信息而没有颜色信息。这种模式通常用于对图像中的亮度变化进行分析，而不需要考虑颜色信息。

2.sensor.RGB565 是一个常量，用于设置摄像头图像的像素格式为 RGB565 彩色模式。在这个模式下，每个像素用 16 位表示，其中红色占用 5 位，绿色占用 6 位，蓝色占用 5 位。这样的格式提供了对颜色更细致的描述，适用于彩色图像。

如果你想将摄像头配置为以 RGB565 彩色模式捕获图像，可以使用以下代码：

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

这样设置后，摄像头将以彩色模式捕获图像，每个像素包含红、绿、蓝三个颜色通道的信息。这使得你可以在图像处理和分析中考虑颜色信息。

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sensor.set_framesize()

----设置图像的大小

sensor.set_framesize() 是一个函数，用于设置摄像头捕获图像的大小（帧大小）。通过调用这个函数，可以指定所需的图像分辨率。

设置图像大小对于应用程序非常重要，因为它会影响图像的清晰度、文件大小以及后续处理的计算成本。选择适当的图像大小取决于你的具体需求和系统资源。

• sensor.QQCIF: 88x72
• sensor.QCIF: 176x144
• sensor.CIF: 352x288
• sensor.QQSIF: 88x60
• sensor.QSIF: 176x120
• sensor.SIF: 352x240
• sensor.QQQQVGA: 40x30
• sensor.QQQVGA: 80x60
• sensor.QQVGA: 160x120
• sensor.QVGA: 320x240
• sensor.VGA: 640x480
• sensor.HQQQVGA: 80x40
• sensor.HQQVGA: 160x80
• sensor.HQVGA: 240x160
• sensor.B64X32: 64x32 (用于帧差异 image.find_displacement())
• sensor.B64X64: 64x64 用于帧差异 image.find_displacement())
• sensor.B128X64: 128x64 (用于帧差异 image.find_displacement())
• sensor.B128X128: 128x128 (用于帧差异 image.find_displacement())
• sensor.LCD: 128x160 (用于LCD扩展板)
• sensor.QQVGA2: 128x160 (用于LCD扩展板)
• sensor.WVGA: 720x480 (用于 MT9V034)
• sensor.WVGA2:752x480 (用于 MT9V034)
• sensor.SVGA: 800x600 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.XGA: 1024x768 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.SXGA: 1280x1024 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.UXGA: 1600x1200 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.HD: 1280x720 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.FHD: 1920x1080 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.QHD: 2560x1440 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.QXGA: 2048x1536 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.WQXGA: 2560x1600 (仅用于 OV5640 感光元件)
• sensor.WQXGA2: 2592x1944 (仅用于 OV5640 感光元件)

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sensor.skip_frames(n=10)

----跳过一些帧

• sensor.skip_frames(n=10) 跳过n张照片，在更改设置后，跳过一些帧，等待感光元件变稳定。这在某些情况下很有用，例如当你需要等待摄像头稳定下来或跳过起始帧以减少噪音时。

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sensor.snapshot()

----获取一张图像

• sensor.snapshot() 拍摄一张照片，返回一个image对象。

用于捕获当前摄像头的一帧图像并返回该图像的对象。这个函数在使用摄像头模块时非常常见，因为它允许你获取摄像头实时捕获的图像，并对其进行后续处理或分析。以下是一个简单的示例，演示了如何使用 sensor.snapshot() 函数：

import sensor# 初始化摄像头
sensor.init()# 捕获一帧图像
img = sensor.snapshot()# 对图像进行处理或分析
# 这里可以添加任何你想要的图像处理代码

在这个例子中，使用 sensor.snapshot() 捕获了摄像头的一帧图像，并将其保存在 img 变量中。然后你可以在代码中使用 img 对象进行任何后续的图像处理或分析操作。

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sensor.set_auto_gain() 

----自动增益

自动增益开启（True）或者关闭（False）。在使用颜色追踪时，需要关闭自动增益。

自动增益控制（Automatic Gain Control，简称 AGC）。自动增益控制是一种摄像头功能，它可以调整图像的整体亮度，以适应不同的光照条件。

启用自动增益控制时，摄像头会自动调整增益，以确保图像的整体亮度在合适的范围内。在某些场景下，禁用自动增益控制可能更有利于精确控制图像亮度。具体的使用方式可以根据实际需求来调整。

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sensor.set_auto_whitebal()

----自动白平衡

自动白平衡开启（True）或者关闭（False）。在使用颜色追踪时，需要关闭自动白平衡。

动白平衡功能（Automatic White Balance，简称 AWB）。自动白平衡是摄像头功能之一，它能够自动调整图像的色彩平衡，以适应不同光照条件下的环境。

启用自动白平衡功能时，摄像头会自动调整图像的色彩平衡，以消除不同光照条件下的色彩偏差。在某些情况下，禁用自动白平衡功能可能有助于更精确地控制图像的色彩效果。具体的使用方式应根据实际需求来确定。

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sensor.set_auto_exposure(enable[\, exposure_us])

自动曝光功能（Automatic Exposure，简称 AE）。自动曝光是摄像头功能之一，它能够根据环境光照情况自动调整曝光时间，以确保捕获的图像在不同光照条件下具有适当的亮度。

• enable 是一个布尔值，用于启用或禁用自动曝光功能。如果为 True，则表示启用自动曝光；如果为 False，则表示禁用自动曝光。
• exposure_us 是一个可选参数，表示手动设置的曝光时间，以微秒为单位。当 enable 参数为 False 时，可以提供这个参数来手动设置曝光时间。如果不提供 exposure_us 参数，则曝光时间会保持在默认值。

以下是一些示例用法：

启用自动曝光：

import sensor# 初始化摄像头
sensor.init()# 启用自动曝光功能
sensor.set_auto_exposure(True)

禁用自动曝光并手动设置曝光时间：

import sensor# 初始化摄像头
sensor.init()# 禁用自动曝光功能，并设置曝光时间为 10000 微秒（10 毫秒）
sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=10000)

在这些示例中，根据实际需求，可以选择启用或禁用自动曝光功能，并选择是否手动设置曝光时间。

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sensor.set_windowing(roi)

----设置窗口ROI

ROI：Region Of Interest，图像处理中的术语“感兴趣区”。就是在要处理的图像中提取出的要处理的区域。

sensor.set_windowing() 是一个函数，用于设置摄像头的窗口选取（Windowing）功能。窗口选取允许你指定摄像头采集图像的感兴趣区域（Region of Interest，简称 ROI），从而可以只采集感兴趣区域内的图像，而不是整个图像。

这个函数通常接受一个参数 roi，用于指定感兴趣区域的位置和大小。roi 参数通常是一个元组或一个列表，其中包含四个值：(x, y, width, height)，分别表示感兴趣区域的左上角坐标 (x, y) 和宽度、高度。

以下是一个示例用法：

import sensor# 初始化摄像头
sensor.init()# 设置感兴趣区域为从 (100, 100) 开始，宽度为 200，高度为 150
roi = (100, 100, 200, 150)
sensor.set_windowing(roi)

在这个示例中，感兴趣区域从图像的 (100, 100) 坐标开始，宽度为 200 像素，高度为 150 像素。摄像头将仅捕获和处理这个感兴趣区域内的图像，而不是整个图像。

窗口选取功能可以用于在处理或分析摄像头图像时，仅关注特定的区域，从而提高处理效率或减少处理的数据量。

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sensor.set_hmirror(True)

----水平方向翻转

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sensor.set_vflip(True)

----垂直方向翻转

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更多sensor设置，详见OpenMV官方中文文档：sensor — 感光元件 — MicroPython 1.9.2 文档

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二、图像----image

image.get_pixel(x, y)

image.set_pixel(x, y, pixel)

----获取/设置像素点

通过image.get_pixel(x, y)方法来获取一个像素点的值。

• image.get_pixel(x, y)
  • 对于灰度图: 返回(x,y)坐标的灰度值.
  • 对于彩色图: 返回(x,y)坐标的(r,g,b)的tuple.

通过image.set_pixel(x, y, pixel)方法，来设置一个像素点的值。

• image.set_pixel(x, y, pixel)
  • 对于灰度图: 设置(x,y)坐标的灰度值。
  • 对于彩色图: 设置(x,y)坐标的(r,g,b)的值。

举例：

img = sensor.snapshot()
img.get_pixel(10,10)
img.set_pixcel(10,10,(255,0,0))#设置坐标(10,10)的像素点为红色(255,0,0)

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image.width()

image.height()

image.format()

image.size()

----获取图像的宽度和高度

• image.width()
  返回图像的宽度(像素)

• image.height()
  返回图像的高度(像素)

• image.format()
  灰度图会返回 sensor.GRAYSCALE，彩色图会返回 sensor.RGB565。

• image.size()
  返回图像的大小(byte)

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image.invert()

----图像的运算

• image.invert()

取反，对于二值化的图像，0(黑)变成1(白)，1(白)变成0(黑)。

注：
图像可以是另一个image对象，或者是从 (bmp/pgm/ppm)文件读入的image对象。
两个图像都必须是相同的尺寸和类型（灰度图/彩色图）。

• image.nand(image)
  与另一个图片进行与非（NAND）运算。

• image.nor(image)
  与另一个图片进行或非（NOR）运算。

• image.xor(image)
  与另一个图片进行异或（XOR）运算。

• image.xnor(image)
  与另一个图片进行异或非（XNOR）运算。

• image.difference(image)
  从这张图片减去另一个图片。比如，对于每个通道的每个像素点，取相减绝对值操作。这个函数，经常用来做移动检测。

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image.get_statistics(roi=Auto)

----使用图像的统计信息

image.get_statistics(roi=Auto)

其中roi是目标区域。注意，这里的roi，bins之类的参数，一定要显式地标明，例如：

img.get_statistics(roi=(0,0,10,20))

如果是 img.get_statistics((0,0,10,20))，ROI不会起作用。

• statistics.mean() 返回灰度的平均数(0-255) (int)。你也可以通过statistics[0]获得。

• statistics.median() 返回灰度的中位数(0-255) (int)。你也可以通过statistics[1]获得。

• statistics.mode() 返回灰度的众数(0-255) (int)。你也可以通过statistics[2]获得。

• statistics.stdev() 返回灰度的标准差(0-255) (int)。你也可以通过statistics[3]获得。

• statistics.min() 返回灰度的最小值(0-255) (int)。你也可以通过statistics[4]获得。

• statistics.max() 返回灰度的最大值(0-255) (int)。你也可以通过statistics[5]获得。

• statistics.lq() 返回灰度的第一四分数(0-255) (int)。你也可以通过statistics[6]获得。

• statistics.uq() 返回灰度的第三四分数(0-255) (int)。你也可以通过statistics[7]获得。

上面的是灰度的值，接下来的

• l_mean，l_median，l_mode，l_stdev，l_min，l_max，l_lq，l_uq，
• a_mean，a_median，a_mode，a_stdev，a_min，a_max，a_lq，a_uq，
• b_mean，b_median，b_mode，b_stdev，b_min，b_max，b_lq，b_uq，

是LAB三个通道的平均数，中位数，众数，标准差，最小值，最大值，第一四分数，第三四分数。

在图像处理中，LAB色彩空间是一种颜色模型，它将颜色分解为三个通道：亮度（L），以及两个色度通道（a 和 b）。这种颜色空间是由国际照明委员会（CIE）于1976年定义的，旨在模拟人类视觉系统对颜色的感知方式。

下面是对LAB色彩空间中每个通道的简要说明：

1. L通道（亮度）： 代表图像的亮度信息。这个通道的取值范围通常是 0 到 100（有时是 0 到 255），表示从黑到白的亮度变化。在L通道中，较高的值对应于较亮的像素，较低的值对应于较暗的像素。

2. a通道（色度）： 代表图像中从绿色到红色的变化。负值表示绿色，正值表示红色。a通道的取值范围通常是 -128 到 127，其中 -128 表示最绿的颜色，而 127 表示最红的颜色。

3. b通道（色度）： 代表图像中从蓝色到黄色的变化。负值表示蓝色，正值表示黄色。b通道的取值范围也通常是 -128 到 127，其中 -128 表示最蓝的颜色，而 127 表示最黄的颜色。

通过将颜色分解为亮度和色度通道，LAB色彩空间能够更好地模拟人类对颜色的感知，同时也更适合进行图像处理和分析，例如颜色校正、图像分割和对象检测等任务。

举例：

检测左上方的区域中的颜色值。

import sensor, image, timesensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 格式为 RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10) # 跳过10帧，使新设置生效
sensor.set_auto_whitebal(False)               # Create a clock object to track the FPS.ROI=(80,30,15,15)while(True):img = sensor.snapshot()         # Take a picture and return the image.statistics=img.get_statistics(roi=ROI)color_l=statistics.l_mode()color_a=statistics.a_mode()color_b=statistics.b_mode()print('L都众数：',color_l,'A的众数：',color_a,'B的众数：',color_b)img.draw_rectangle(ROI)

这篇关于OpenMV学习笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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