# ext-cv_easy

**Repository Path**: liliang9693/ext-cv_easy

## Basic Information

- **Project Name**: ext-cv_easy
- **Description**: Mind+用户库，Python模式下使用OpenCV库进行识别和绘制，简单方便使用。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-07-10
- **Last Updated**: 2025-06-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# OpenCV-Easy


![](./python/_images/featured.png)

---------------------------------------------------------

## 目录

* [链接](#链接)
* [简介](#简介)
* [加载说明](#加载说明)
* [积木列表](#积木列表)
* [示例程序](#示例程序)
* [支持情况](#支持情况)
* [更新日志](#更新日志)



## 链接
* 项目地址: ```https://gitee.com/liliang9693/ext-cv_easy```

* Mind+官网: ```https://mindplus.cc```

* 用户库编写教程: ```https://mindplus.dfrobot.com.cn/extensions-user```



## 简介
使用Mind+V1.7.2及以上版本包含opencv图形化库的版本，Python模式下使用OpenCV库进行识别和绘制，简单方便使用。

已包含功能：
- 图片加载
- 摄像头加载
- 颜色识别、二维码识别、轮廓识别
- 画字、画线、画矩形、画圆
- 保存图片、视频
- YOLO推理





## 加载说明
- 打开Mind+，切换到Python模式，图形化模式中点击扩展
![](./python/_images/load.png)
- 有网情况下，直接将本项目的gitee链接粘贴到Python模式用户库即可加载。
![](./python/_images/loaduserext.png)
- 断网情况下，提前将本项目中的.mpext文件下载，然后在Python模式用户库导入即可。
![](./python/_images/loaduserextnonenetwork.png)

## 积木列表

![](./python/_images/blocks1.png)
![](./python/_images/blocks2.png)


## 示例程序
- 显示本地图片
![](./python/_images/loadimg.png)
![](./python/_images/example_imgshow.png)
- 显示摄像头画面
![](./python/_images/example_capshow.png)
- 行空板上运行显示摄像头画面
![](./python/_images/unihiker_example_capshow.png)
- 保存视频
![](./python/_images/example_saveVideo.png)

- 行空板上保存视频
> 如下程序中视频保存在root路径方便查找

![](./python/_images/unihiker_example_saveVideo.png)

- 绘图
![](./python/_images/example_draw.png)

- 颜色识别
![](./python/_images/example_capcolor.png)

- 行空板上运行颜色识别
![](./python/_images/unihiker_example_capcolor.png)

- 二维码识别
![](./python/_images/example_capqr.png)

- 行空板上运行二维码识别
![](./python/_images/unihiker_example_capqr.png)

- 轮廓检测
![](./python/_images/example_shapes.png)
- 行空板上运行轮廓检测
> 将examples中test3.png图片文件拖入“项目中的文件”后运行

![](./python/_images/unihiker_example_shapes.png)

- YOLO识别图片
> 将examples中model中的三个模型文件以及图片文件拖入“项目中的文件”后运行

![](./python/_images/example_yoloimg1.png)
![](./python/_images/example_yoloimg.png)

- YOLO识别视频
> 将模型文件以及视频文件拖入“项目中的文件”后运行

![](./python/_images/example_yolovideo.png)

- YOLO识别后将视频保存
> 包含识别结果的视频将保存在代码同文件夹下

![](./python/_images/example_yolovideosave.png)

- 行空板上YOLO识别摄像头画面
> 将模型文件拖入“项目中的文件”后连接行空板运行

![](./python/_images/example_yolocap.png)


## License

MIT

## 支持情况

MCU                | JavaScript    | Arduino   | MicroPython    | Python 
------------------ | :----------: | :----------: | :---------: | :-----:
arduino        |             |              |             | 
micro:bit        |             |              |             | 
esp32        |             |              |             | 
unihiker        |             |              |             | √
windows        |             |              |             |  √
mac        |             |              |             | 

## 更新日志

* V0.0.1  基础功能完成，其中YOLO功能未测试。
* V0.0.2  增加保存图片、视频功能，增加窗口分辨率设置积木，调整YOLO功能+测试。
* V0.0.3  调整边缘检测积木和生成代码。