一种优化openmv目标追踪与阈值效果的相关方法

通过软件手段优化目标追踪性能的若干策略，适用于openmv IDE测试环境，所采用的硬件设备为openmv MV4 H7

openmv通过software增强目标追踪效果的小方法

• 引言
  • 一、多个临界值对应单一目标
  • 二、确定最大目标
  • 三、配置约束参数
  • 四、一种设定自适应临界值的途径
  • 结论

前言

本文列举了若干提升OpenMV追踪目标性能的实用技巧。由于视觉处理过程容易受到光照条件及周围环境的影响，以下所介绍的策略均通过软件层面的优化手段来增强实际应用效果。俗话说得好，硬件不足时可通过软件进行弥补（当然，若具备条件，采用硬件补光与改进仍是最佳选择；若受限于现实情况，则可借助软件方式加以改善）。期望这些内容能够为读者带来一定的参考价值。

一、多个阈值对应一个物体

通常情况下，目标追踪主要依赖于颜色追踪方式，该方法在实际应用中表现出最佳效果。一般而言，针对某一物体仅设置单一元组阈值，然而由于环境光源的非预期变化，例如清晨设定的阈值在夜晚已无法适用，此类问题普遍存在，对比赛表现及实际应用效果造成不利影响。

在此背景下，可采用设置多个颜色阈值的方式以提升目标捕捉能力。具体操作为：在列表中配置多个颜色元组阈值，从而应对不同场景需求。

如图所示：首先将阈值类型调整为列表形式，并在其中添加多种不