4. 为什么openmv上调用difference后有条纹
  • 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，需要报错提示与全部代码文本，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。

    • 为什么openmv上调用difference后有条纹

    • U

      6_1709084660272_f045287bb3e91cf365629633aa5d76f.png 5_1709084660271_aba9ea87bf32851469ea19e705c7580.png 4_1709084660271_2388838a0779e1acb6e915f660157da.png 3_1709084660271_44504a7b8e12c09576e28cb1466d5e4.jpg 2_1709084660271_7885dc5ec257ba51d11ee7843cb228d.png 1_1709084660270_7bc9b535aaeee96fc99105bf14e257a.png 0_1709084660268_4e0b44291336bbbe47a1f4eab36c804.png

      import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)


sensor.skip_frames(time = 2000) # Give the user time to get ready.

i=0
m=320
n=240
temp = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
img_past = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
img_now = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
kernel_edge = [1, 1,  1, \
          1,  -8,  1, \
           1,  1,  1]


img_past=sensor.snapshot()
clock = time.clock()
while i < 1000:
    # 获取当前灰度图
    img_now = sensor.snapshot()

    #当前灰度图归一化
    #temp.normalize(0, 255)
#    img_now.replace(temp)
    #差分图的绝对值
    img_now.save("temp3_withoutdifference/img_now"+str(i)+".bmp")
    img_diff2 = img_now.difference(img_past)
    img_diff2.morph(1, kernel_edge)
    img_diff2.save("temp2/diff"+str(i)+".bmp")



    i+=1
    img_past.replace(img_now)
    print(clock.fps())
      0

    • 问题在于

      img_now = sensor.snapshot()
img_diff2 = img_now.difference(img_past)

      应该换成

      img = sensor.snapshot()
img_now.replace(img)
img.difference(img_past)
img_diff2.replace(img)

      下面的代码是可以运行的

      import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)


sensor.skip_frames(time = 2000) # Give the user time to get ready.

i=0
m=320
n=240
#temp = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
img_past = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
img_now = sensor.alloc_extra_fb(m, n, sensor.GRAYSCALE)
kernel_edge = [1, 1,  1, \
          1,  -8,  1, \
           1,  1,  1]


img=sensor.snapshot()
img_past.replace(img)

clock = time.clock()
while i < 1000:
    # 获取当前灰度图
    img = sensor.snapshot()

    #当前灰度图归一化
    #temp.normalize(0, 255)
    img_now.replace(img)
    #差分图的绝对值
#    img.save("temp3_withoutdifference/img_now"+str(i)+".bmp")
    img.difference(img_past)
    img.morph(1, kernel_edge)
#    img.save("temp2/diff"+str(i)+".bmp")



    i+=1
    img_past.replace(img_now)
    print(clock.fps())
      0