4. 出现TypeError: extra positional arguments given问题，怎么解决？
  • 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。

    • 出现TypeError: extra positional arguments given问题，怎么解决？

    • V

      代码如下：

      import sensor, time, display
import image

# 摄像头初始化
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_vflip(0)  # 摄像头后置模式

# LCD初始化
lcd = display.SPIDisplay()
clock = time.clock()

# 获取中心区域的坐标和尺寸
def get_center_grid_coords():
    screen_width = lcd.width()
    screen_height = lcd.height()
    step = 200  # 设定为200x200的区域
    x = (screen_width - step) // 2
    y = (screen_height - step) // 2
    return (x, y, step, step)

# 获取9个小方格区域的坐标和尺寸
def get_subgrid_coords(x, y, w, h):
    subgrid_size = w // 3  # 每个小方格的尺寸
    subgrid_coords = []
    for j in range(3):
        for i in range(3):
            sub_x = x + i * subgrid_size
            sub_y = y + j * subgrid_size
            subgrid_coords.append((sub_x, sub_y, subgrid_size, subgrid_size))
    return subgrid_coords

# 计算灰度值
def get_gray_value(image, x, y):
    return image.get_pixel(x, y)  # 获取灰度值

# 计算每个小方格中心的颜色
def classify_subgrids(img, subgrid_coords):
    result = [[0] * 3 for _ in range(3)]

    # 转换为灰度图像
    gray_img = img.to_grayscale()

    for i, (x, y, w, h) in enumerate(subgrid_coords):
        subgrid_img = gray_img.copy().crop((x, y, w, h))

        # 计算小方格中心点的坐标
        center_x = w // 2
        center_y = h // 2

        # 获取中心点的灰度值
        center_gray_value = get_gray_value(subgrid_img, center_x, center_y)

        # 判断灰度值
        if center_gray_value < 50:  # 判断是否为黑子
            result[i // 3][i % 3] = 1  # 黑子
            img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(255, 255, 255))  # 白色矩形标记
            img.draw_string(x + 10, y + 10, 'Black', color=(255, 255, 255))  # 白色文字
        elif center_gray_value > 200:  # 判断是否为白子
            result[i // 3][i % 3] = 0  # 白子
            img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(0, 0, 0))  # 黑色矩形标记
            img.draw_string(x + 10, y + 10, 'White', color=(0, 0, 0))  # 黑色文字
        else:
            result[i // 3][i % 3] = 3  # 无子
            img.draw_rectangle(x, y, w, h, color=(0, 0, 0))  # 黑色矩形标记
            img.draw_string(x + 10, y + 10, 'None', color=(0, 0, 0))  # 黑色文字

    return result

# 主循环
while True:
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot()

    # 获取中心区域的坐标和尺寸
    center_grid_coords = get_center_grid_coords()

    # 获取9个小方格的坐标
    subgrid_coords = get_subgrid_coords(*center_grid_coords)

    # 识别颜色并分类棋子
    grid_result = classify_subgrids(img, subgrid_coords)

    # 打印棋盘状态
    for row in grid_result:
        print(row)

    # LCD显示图片
    
    lcd.write(img)
    # 打印FPS
    print(clock.fps())

      其中，在

      subgrid_img = gray_img.copy().crop((x, y, w, h))

      报错

      0

    • subgrid_img = gray_img.copy().crop((x, y, w, h))

      改为

      subgrid_img = gray_img.copy().crop(roi=(x, y, w, h))

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