• 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
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  • 必看:玩转星瞳论坛了解一下图片上传,代码格式等问题。
  • 请问识别矩形中为什么加了roi坐标位置后就提示存储空间不够了?



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      # Find Rects Example
      #
      # 这个例子展示了如何使用april标签代码中的四元检测代码在图像中找到矩形。 四元检测算法以非常稳健的方式检测矩形,并且比基于Hough变换的方法好得多。 例如,即使镜头失真导致这些矩形看起来弯曲,它仍然可以检测到矩形。 圆角矩形是没有问题的!
      # (但是,这个代码也会检测小半径的圆)...
      
      import sensor, image, time
      
      sensor.reset()
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快(160x120 max on OpenMV-M7)
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 160*120
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      clock = time.clock()
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
      
          # 下面的`threshold`应设置为足够高的值,以滤除在图像中检测到的具有
          # 低边缘幅度的噪声矩形。最适用与背景形成鲜明对比的矩形。
          # Frame Buffer 左上角为原点 中心坐标:80,60 
          for r in img.find_rects(roi=(80,60,80,60),threshold = 10000): # roi=(80,60,80,60) 
              img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0))
              for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0))
              print(r)
      
          print("FPS %f" % clock.fps())