• 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
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题(STM32),其他的分支有很多兼容问题,我们无法解决。
  • 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
  • 发帖子之前,请确认看过所有的视频教程,https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
  • 每一个新的提问,单独发一个新帖子
  • 帖子需要目的,你要做什么?
  • 如果涉及代码,需要报错提示全部代码文本,请注意不要贴代码图片
  • 必看:玩转星瞳论坛了解一下图片上传,代码格式等问题。
  • 请问怎样提高这段代码的识别准确性,现在识别不太稳定,会乱入其他类型



    • import sensor, image, time
      
      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()
      sensor.set_auto_gain(False) # 颜色跟踪必须关闭自动增益
      sensor.set_auto_whitebal(False) # 颜色跟踪必须关闭白平衡
      
      threshold_B=[(0, 15, 0, 40, -80, -20)]
      #threshold_B=[(34, 58, -5, 46, -128, -14)]
      thresholds_R=[(30, 100, 15, 127, 15, 127)]
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
          if img.find_blobs(threshold_B, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): #找蓝色色块
              if img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):#圆形
                  for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
                      #img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
                      print("蓝色")
                      
              else:
       
                  print("蓝色假")
          if img.find_blobs(thresholds_R, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): #找红色色块
              if img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):#圆形
                  for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
                      img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
      
                      print("红色假")
              else:
      
                  print("红色")
          print("FPS %f" % clock.fps())
      
      

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    • 提高圆形识别的准确性0_1688697436007_04be585d6c4555f517ffa2c7211d16a.png



    • @iv2r 就是 想消抖 让它稳定点 有没有什么办法