从 OpenCV 到 OpenMV：图像处理代码移植全指南

2024-03-14 11:23:47

从 OpenCV 到 OpenMV：图像处理代码移植指南

在分析微流控芯片的道路上，你可能面临将现有的 OpenCV 代码移植到 OpenMV 平台的挑战。本文旨在弥合这些平台之间的差距，指导你完成必要的调整。

理解 OpenMV 环境

OpenMV IDE 与 Jupyter Notebooks 在语法和库可用性方面存在差异。为了成功移植你的代码，熟悉 OpenMV 的独特特性至关重要。

Hough 线变换移植

Hough 线变换是你代码中的重要组成部分。以下是将其移植到 OpenMV 的方法：

import sensor, image

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)

# 捕获一帧
img = sensor.snapshot()

# 应用 Hough 线变换
lines = img.hough_lines(theta_step=np.pi / 180, rho_step=1, threshold=30, min_length=5, max_gap=30)

# 显示结果
for line in lines:
    img.draw_line(line.x1, line.y1, line.x2, line.y2, color=(255, 0, 0))

轮廓提取

从 Hough 线图像中提取轮廓，使用以下代码：

# 提取轮廓
contours = img.find_contours()

边界框和矩形绘制

要定义边界框并在通道周围绘制矩形：

# 获取最大的轮廓
max_contour = max(contours, key=lambda c: c.area())

# 获取轮廓的边界框
bbox = max_contour.rect()

# 在通道周围绘制一个矩形
img.draw_rectangle(bbox.x(), bbox.y(), bbox.w(), bbox.h(), color=(255, 0, 0))

遮罩和填充矩形

OpenMV 目前不支持像 OpenCV 那样创建掩码。但是，你可以使用以下方法创建一个填充矩形：

# 创建一个空白图像作为掩码
mask = image.Image()

# 在掩码上绘制一个填充矩形
mask.draw_rectangle(bbox.x(), bbox.y(), bbox.w(), bbox.h(), color=(255))

其他注意事项

如果图像尺寸太大，可能会出现内存分配错误。考虑减小图像尺寸或优化代码。
OpenMV 有一套自己的图像处理功能。查阅 OpenMV 文档以了解更多详细信息。
利用 OpenMV 论坛和社区获得额外的支持和资源。

通过遵循这些调整并结合提供的代码片段，你可以成功地将你的 OpenCV 代码移植到 OpenMV 平台并继续你的图像处理任务。

常见问题解答

为什么我的代码在 OpenMV 上运行时内存不足？
答：图像尺寸可能太大。尝试减小尺寸或优化代码。
如何在 OpenMV 中创建遮罩？
答：OpenMV 目前不支持像 OpenCV 那样的掩码创建。你可以使用本文中介绍的方法创建填充矩形。
如何获得 OpenMV 的帮助和支持？
答：利用 OpenMV 论坛和社区获取额外的支持和资源。
OpenMV 与 OpenCV 相比的优势是什么？
答：OpenMV 是一个低成本、低功耗的嵌入式视觉平台，专为微控制器和小型设备设计。它非常适合移动、受限环境或电池供电应用。
如何在 OpenMV 上部署和运行我的代码？
答：你可以使用 OpenMV IDE 将代码编译为固件，然后将其加载到 OpenMV 相机上。有关详细信息，请查阅 OpenMV 文档。