OpenMV集成STM32芯片，通过编程，可将其摄像头捕捉的图像从RGB转换为GRAYSCALE模式，实现图像的灰度化。接着，我们设置适当的阈值，完成图像的二值化处理，从而精准识别室内目标物，实现可见光室内定位。
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经过一段时间的学习，我成功实现了OpenMV的识别、跟踪和抓取功能。通过OpenMV直接控制舵机，我从Python零基础起步，了解了所需的函数块，并结合简单逻辑编程，达到了机械臂的基本抓取功能。
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如果你正在做嵌入式开发，是涉及到 STM32、OpenMV、Arduino 等硬件控制的项目，这个技术资料更新挺有用的哦。它涵盖了多你会用到的功能，比如 OpenMV 摄像头控制、FPGA 数据交互、以及对车载数据的等。比如说，Arduino 部分现在可以控制 OpenMV 摄像头，还能接收和返回数
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OpenMV黑线识别与偏移角度计算 应用场景： 2022电赛小车跟随行驶系统 功能概述： 利用OpenMV摄像头识别黑色路径，并计算小车中心与路径中心的偏移量和角度偏差，为小车行驶控制提供实时数据。 算法流程： 图像采集： OpenMV摄像头采集赛道图像。 图像处理： 对图像进行灰度化、二值化等处
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介绍了一种利用OpenMV进行三种颜色识别的方案，并通过串口通信将识别结果发送至Arduino进行后续处理。 该方案通过比较色块横坐标大小实现颜色排序，可应用于停车识别等场景。代码已开源，欢迎学习交流。 工作原理 OpenMV颜色识别: 利用OpenMV强大的图像处理能力，识别预设的三种颜色色块
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