openmv输出高低电平一开始写了pin1.value(0)，但是引脚测得3.3v，为什么呢？

lwnx

Face recognition with LBP descriptors.

See Timo Ahonen's "Face Recognition with Local Binary Patterns".

Before running the example:

1) Download the AT&T faces database http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive/pub/data/att_faces.zip

2) Exract and copy the orl_faces directory to the SD card root.

import sensor, time, image, pyb,utime
from pyb import Pin

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE

sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)

sensor.set_windowing((92,112))

sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.

sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s

pin1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP, Pin.PULL_NONE)
pin1.value(0)

#SUB = "s1"

NUM_SUBJECTS = 3#图像库中不同人数，一共3人

NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片

拍摄当前人脸。

img = sensor.snapshot()

#img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))

d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))

#d0为当前人脸的lbp特征

img = None

pmin = 999999

num=0

def min(pmin, a, s):

global num

if a<pmin:

    pmin=a

    num=s

return pmin

for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):

dist = 0

for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):

    img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))

    d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))

    #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征

    dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。

print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))

pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小，被检测人脸与此样本更相似更匹配。

print(pmin)

print(num) # num为当前最匹配的人的编号。

threshold = 9000 #阈值需要你根据自己的实际图片调整

if pmin>threshold:
pin1.value(1) #如果检测到的最接近摄像头拍摄到的人脸的数据库人脸的特征值大于阈值threshold，那么证明数据库中没有这个人脸
utime.sleep(1)

else:
print('yes') #反之亦然

以上是全部程序

openmv输出高低电平一开始写了pin1.value(0)，但是引脚测得3.3v，为什么呢？求大佬指教

kidswong999

因为你的代码让他变高电平了。
pin1.value(1)

lwnx

@kidswong999 在前面的时候我有设置成pin1.value(0)
后面满足条件后才让他变成高电平的
但是上电后就直接变成了高电平

kidswong999

那你应该只测试最小的代码。

openmv输出高低电平 一开始写了pin1.value(0)，但是引脚测得3.3v，为什么呢？