• 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。
  • 我在用openmv识别色块的时候为什么他会把中央坐标【80,60】识别成找到的色块啊,明明画面里什么都没有



    • # Blob Detection and uart transport
      import sensor, image, time
      #from pyb import UART
      from machine import UART
      import json
      # For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,
      # very, controlled enviroment where the lighting is constant...
      threshold   = (200, 255)
      # You may need to tweak the above settings for tracking green things...
      # Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.
      roi = (15, 0, 130, 120)
      sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # use RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
      sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
      sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
      clock = time.clock() # Tracks FPS.
      
      # OpenMV4 H7 Plus, OpenMV4 H7, OpenMV3 M7, OpenMV2 M4 的UART(3)是P4-TX P5-RX
      uart = UART(3, 9600)   #OpenMV RT 注释掉这一行,用下一行UART(1)
      #uart = UART(1, 115200)  #OpenMV RT 用UART(1)这行,注释掉上一行UART(3)
      # OpenMV RT 只有串口UART(1),对应P4-TX P5-RX; OpenMV4 H7 Plus, OpenMV4 H7, OpenMV3 M7 的UART(1)是P0-RX P1-TX
      
      def find_max(blobs):
          max_size=0
          for blob in blobs:
              if blob.pixels() > max_size:
                  max_blob=blob
                  max_size = blob.pixels()
          return max_blob
      
      while(True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
          img.draw_rectangle(roi, color=(255, 255, 255))
          blobs = img.find_blobs([threshold],roi=roi)
          if blobs:
          #如果找到了目标颜色
              for b in blobs:
              #迭代找到的目标颜色区域
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(b[0:4],color=(0,0,0)) # rect
                  #用矩形标记出目标颜色区域
                  #print('point:',b[5], b[6])
                  '''if blobs:
                  max_blob=find_max(blobs)'''
      
                  '''img.draw_rectangle(max_blob.rect(),color=(0,0,0))
                  img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())'''
                  print('sum :', len(blobs))
                  output_str="[%d,%d]" % (b[5],b[6]) #方式1
                  #output_str=json.dumps([max_blob.cx(),max_blob.cy()]) #方式2
                  print('you send:',output_str)
                  uart.write(output_str+'\r\n')
          else:
              print('not found!')
      
      

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    • 阈值不对吧,你要找白色的东西?