OpenMV红色激光识别教程

黑夜可以清楚看到激光在哪，但白天情况下，激光点并不明显，这时候用OpenMV很难识别激光位置。

本篇讲述强光下用OpenMV识别激光点，并实时发送位置，这里介绍一下识别激光的方法，使用的是色块识别。但是激光点面积很小，而且在黑色区域容易被吞掉。因此对图像本身做一定的处理，比如调节曝光度等。主要就是采集，二值化，找块，显示。

sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=1400)改变openmv的曝光度

sensor.set_auto_gain(False)
sensor.skip_frames(20)
sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=1400)
sensor.set_auto_whitebal(False)

red_threshold = (30, 100, 15, 127, -40, 127)  # 红色激光笔的颜色阈值
green_threshold = (9, 86, 10, 71, -2, 66)    # 绿色十字的颜色阈值

对颜色进行二值化（这里red_threshold可以写为数组，设置多个颜色阈值，更加准确）

red_threshold = (30, 100, 15, 127, -40, 127)  # 红色激光笔的颜色阈值
green_threshold = (9, 86, 10, 71, -2, 66)    # 绿色十字的颜色阈值

然后二值化找激光点

def find_blob_center(threshold):
    blobs = img.find_blobs([threshold])
    if blobs:
        b = blobs[0]
        cx = b.cx()
        cy = b.cy()
        return cx, cy
    return None, None

最后while里显示即可

while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().lens_corr(strength=1.6, zoom=1.0)
    img.draw_rectangle(left_roi)

    # 检测红色激光笔的位置
    laser_x, laser_y = find_blob_center(red_threshold)

    if laser_x is not None and laser_y is not None:
        # 绘制绿色十字来表示激光笔的位置
        img.draw_cross(laser_x, laser_y, color=(0, 255, 128))

    # 显示图像
    img.draw_cross(80, 60, color=(255, 0, 0))  # 中心位置绘制红色十字
    img = img.to_rgb565()
    print(clock.fps())              # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected

看效果

 s

openmv寻找轮廓，也是用到了二值化，可以添加各种筛选条件，然后稳定的找到激光点，关键在于调低曝光度让激光点变的明显。

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