4. 如果让触发控制识别条形码变得稳定？
  • 免费好用的星瞳AI云服务上线！简单标注，云端训练，支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
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  • 如果有产品硬件故障问题，比如无法开机，论坛很难解决。可以直接找售后维修。
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    • 如果让触发控制识别条形码变得稳定？

    • M

      请教一下大大，我现在设计一个支架固定了openmv相机，目前是通过串口触发拍摄识别条形码，固定条码测试连续触发10次拍摄10张，同样位置拍摄的固定条码，可能只能识别到7次或者8次。但在实际场景中每次条码经过只触发一次，如何提高识别成功率

      循环代码

      while(True):
    #clock.tick()

        img = sensor.snapshot()
        codes = img.find_barcodes()
        for code in codes:
            img.draw_rectangle(code.rect())
            if code.payload() is not None :
                uart3.write(code.payload())
        #print_args = (barcode_name(code), code.payload(), (180 * code.rotation()) / math.pi, code.quality(), clock.fps())
        #print("Barcode %s, Payload \"%s\", rotation %f (degrees), quality %d, FPS %f" % print_args)
        if not codes:
            print("not codes")
    else:
        img = sensor.snapshot()

      全代码

      import sensor, image, time, math
from pyb import UART
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.VGA) # High Res!
sensor.set_windowing((640, 80)) # V Res of 80 == less work (40 for 2X the speed).
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)  # must turn this off to prevent image washout...
#sensor.set_auto_whitebal(False)  # must turn this off to prevent image washout...
clock = time.clock()
uart3 = UART(3, 19200,timeout=1000)
uart1 = UART(1, 19200,timeout=1000)
# Barcode detection can run at the full 640x480 resolution of your OpenMV Cam's
# OV7725 camera module. Barcode detection will also work in RGB565 mode but at
# a lower resolution. That said, barcode detection requires a higher resolution
# to work well so it should always be run at 640x480 in grayscale...

def barcode_name(code):
    if(code.type() == image.EAN2):
        return "EAN2"
    if(code.type() == image.EAN5):
        return "EAN5"
    if(code.type() == image.EAN8):
        return "EAN8"
    if(code.type() == image.UPCE):
        return "UPCE"
    if(code.type() == image.ISBN10):
        return "ISBN10"
    if(code.type() == image.UPCA):
        return "UPCA"
    if(code.type() == image.EAN13):
        return "EAN13"
    if(code.type() == image.ISBN13):
        return "ISBN13"
    if(code.type() == image.I25):
        return "I25"
    if(code.type() == image.DATABAR):
        return "DATABAR"
    if(code.type() == image.DATABAR_EXP):
        return "DATABAR_EXP"
    if(code.type() == image.CODABAR):
        return "CODABAR"
    if(code.type() == image.CODE39):
        return "CODE39"
    if(code.type() == image.PDF417):
        return "PDF417"
    if(code.type() == image.CODE93):
        return "CODE93"
    if(code.type() == image.CODE128):
        return "CODE128"

while(True):
    #clock.tick()

        img = sensor.snapshot()
        codes = img.find_barcodes()
        for code in codes:
            img.draw_rectangle(code.rect())
            if code.payload() is not None :
                uart3.write(code.payload())
        #print_args = (barcode_name(code), code.payload(), (180 * code.rotation()) / math.pi, code.quality(), clock.fps())
        #print("Barcode %s, Payload \"%s\", rotation %f (degrees), quality %d, FPS %f" % print_args)
        if not codes:
            print("not codes")
    else:
        img = sensor.snapshot()

      由于是流水线作业，条形码停留时间可能就几秒，所以不能一直拍摄等待识别到条形码再去处理，现在的解决方法是每次触发拍摄3张，识别3次，想请教一下有没有更好的方法提高识别率

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    • 就没有检测到就一直检测啊。直到检测到再输出。

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    • M

      谢谢 突然短路了😂

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