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    • 链接文本就是这上面的完整代码 但是运行错误 提示是:memory error:out of normal micropython heap memory!please reduce the resolution of the image you are running this algorithm on to bypass this issue!然后我就改了分辨率;有报错:value error:the selected Window is outside the bounds of the frame 我又改了大小 然后又回到了上面的第一个错误!



    • sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
      sensor.set_windowing((128, 128))       # Set 128x128 window.
      

      更改分辨率后,sensor.set_windowing也需要改小



    • @yuan 就是说我先改了分辨率 然后报value error:the selected Window is outside the bounds of the frame 然后我就又改了窗口大小 他又报最开始的那个错误 形成一个循环了



    • 使用OpenMV ide 里面自带的lenet.network模型F7可能会超出内存,建议自己训练小一点的lenet模型使用。

      或者使用2.9.0版本固件,采用原先的find_number进行数字识别。



    • @yuan 额 刚开始使用find_number进行数字识别遇到了困难 你们说openmv3 不支持了 建议我用lenet.network......



    • 是因为最新的3.0.0版本增加了新的神经网络识别例程,所以把原来的find_number函数删除了。

      但是2.9.0等旧版本的固件还是支持find_number的。

      但是,我认为数字识别还是模版匹配好一些。



    • @yuan 万能的yuan 还是不行 我不可能刷会2.9.0版本吧 哎 好气啊



    • 那你可以尝试一下模板匹配的数字识别。

      视频教程8模板匹配