万无一失的OpenMV识别矩形、圆形、三角形方法

一、官网方法

直接使用find_circles()和find_rects()识别矩形和圆形，使用find_lines()函数寻找三条直线，利用三角形内角和180°来识别三角形。
find_circles()详解

find_rects()详解

find_lines()详解

认真看手册！认真看手册！认真看手册！重要问题说三遍！
给函数赋予的参数对最终识别效果影响非常大，一定一定要认真理解参数，然后耐心调参。
我在用这几个函数时，要么识别很多要么都识别不到，解决办法就是对图像进一步处理或者进行滤波。在背景杂乱的情况下，三角形用这个方法识别误差会很大。

二、使用识别色块

我的方法主要是识别色块，先识别颜色再识别形状，缩小判断范围。
官网手册find_blobs()详解
主要使用了函数blob.density()，返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。对于正视的矩形，该值应等于1，对于正视的圆形，该值应等于π/4；对于正视的三角形，则小于0.5。但实际情况是，摄像头不一定正视，再加其他因素的影响，使得这个值会上下浮动。最有效的调参方法是：先分别print矩形、圆形、三角形的density()，看大致范围后再决定参数。
代码如下：

def detect(max_blob):#输入的是寻找到色块中的最大色块
    row_data=[-1,-1]#保存颜色和形状
    print(max_blob.solidity())
  
    if max_blob.density()>0.84:
        row_data[0]=max_blob.code()
        img.draw_rectangle(max_blob.rect())
        row_data[1]=1#表示矩形

    elif max_blob.density()>0.6:
        img.draw_circle((max_blob.cx(), max_blob.cy(),int((max_blob.w()+max_blob.h())/4)))
        row_data[0]=max_blob.code()
        row_data[1]=2#表示圆形
    elif max_blob.density()>0.4:
        row_data[0]=max_blob.code()
        row_data[1]=3#表示三角形
    return row_data#返回的是两个值，颜色和形状

原本到这里已经结束了，但一直存在一个问题：矩形如果倾斜一个角度或者旋转过，计算出的density()值确实跟圆形很接近，有时候会识别成圆形，但再往下调又会将圆形识别成矩形。
经过一个同学指导，才知道有个函数max_blob.solidity()，星瞳科技里面没有提及。这个函数配合识别矩形。
最终代码：

def detect(max_blob):#输入的是寻找到色块中的最大色块
    row_data=[-1,-1]#保存颜色和形状
    print(max_blob.solidity())
  
    if max_blob.solidity()>0.9 or max_blob.density()>0.84:
        row_data[0]=max_blob.code()
        img.draw_rectangle(max_blob.rect())
        row_data[1]=1#表示矩形

    elif max_blob.density()>0.6:
        img.draw_circle((max_blob.cx(), max_blob.cy(),int((max_blob.w()+max_blob.h())/4)))
        row_data[0]=max_blob.code()
        row_data[1]=2#表示圆形
    elif max_blob.density()>0.4:
        row_data[0]=max_blob.code()
        row_data[1]=3#表示三角形
    return row_data #返回的是两个值，颜色和形状