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  • 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
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  • 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。
  • IDE和lcd都能显示画面和红框,但画面和红框是跳动的,闪烁的,不稳定。请问这个是什么问题,是代码写法问题吗?



    • import pyb, sensor, image, math, time
      from pyb import UART
      import ustruct
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
      import time
      import sensor
      import display
      #导入需要的库和模块
      
      #使用中可能根据自己情况需要修改的值
      #1. GROUND_THRESHOLD 阈值参数 通过工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
      #2.注意是否有下面两句根据自己摄像头调整
        #sensor.set_vflip(True)
        #sensor.set_hmirror(True)
      
      
      #sensor.set_contrast(1)#设置相机图像对比度。-3至+3。
      #sensor.set_gainceiling(16)#设置相机图像增益上限。2, 4, 8, 16, 32, 64, 128。
      
      uart = UART(3,115200,bits=8, parity=None, stop=1, timeout_char = 1000)#初始化串口三、波特率115200 TXD:P4\PB10 RXD:P5\PB11
      
      roi1 =	 [( 20,   105, 10, 10),
                ( 45,   105, 10, 10),
                ( 75,   105, 10, 10),
                ( 105,  105, 10, 10),
                (130,   105, 10, 10)]#定义一个名为roi1的列表,其中包含了5个元组。每个元组代表了一个矩形感兴趣区域在图像上的位置和大小。
      #具体而言,每个元组包含了4个数值依次的含义是:ROI左上角点的x坐标、ROI左上角点的y坐标、ROI的宽度、ROI的高度
      
      
      sensor.reset()#初始化相机传感器。
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置相机模块的像素模式:sensor.RGB565: 16 bits/像素。
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置图像分辨率、如果改变分辨率也要调整ROI区域。摄像头不同、应用场景不同可以选择不同分辨率。这里使用QQVGA可能画质很胡,但是为了兼容不同型号摄像头我们先使用QQVGA 不影响循迹效果
      sensor.skip_frames(time=2000)#跳过指定数目的帧。在这里,设置为跳过2000毫秒(即2秒)的帧。这样可以给传感器一些时间进行初始化和自适应调整。
      sensor.set_auto_whitebal(True)#设置为自动白平衡模式。这使得摄像头可以根据场景中的光照条件自动调整图像的白平衡,从而保持图像色彩更加准确和自然。
      sensor.set_auto_gain(False)#关闭自动增益模式。通常情况下,开启自动增益会帮助摄像头自动调整亮度,并在低亮度环境下提高图像清晰度。通过设置为False,禁用了这个功能,使用固定增益值。
      #sensor.set_vflip(True)
      #sensor.set_hmirror(True)
      lcd = display.SPIDisplay() #初始化lcd屏幕
      
      #最好根据自己情况设置一下!!!
      #GROUND_THRESHOLD=(0, 8, -128, 23, -128, 80)#阈值参数,用于在图像处理中对标物体进行颜色识别分割。在OpenMV IDE软件 工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
      GROUND_THRESHOLD=(0, 30, -22, 6, -128, 80)#阈值参数,用于在图像处理中对标物体进行颜色识别分割。在OpenMV IDE软件 工具->机器视觉->阈值编辑器->帧缓冲区 调整出要识别的LAB阈值。
      def send_five_uchar(c1,c2,c3,c4,c5):#功能发送五个无符号字符(unsigned char)
          global uart;
          data = ustruct.pack("<BBBBBBB",#使用了 ustruct.pack() 函数将这些数据打包为二进制格式。使用 "<BBBBBBBB" 作为格式字符串来指定要打包的数据的类型和顺序:
                         0xA5,
                         c1,
                         c2,
                         c3,
                         c4,
                         c5,
                         0x5B
                         )
          uart.write(data);#uart.write(data) 将打包好的二进制数据帧写入 UART 发送缓冲区,从而将数据通过串口发送出去
          print(data)#通过 print(data) 打印发送的数据到串行终端,方便调试和确认发送的内容。
      
      while(True):
          data=0
          blob1=None
          blob2=None
          blob3=None
          blob4=None
          blob5=None
          flag = [0,0,0,0,0]
          lcd.write(sensor.snapshot())
          #img = sensor.snapshot()
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7 , zoom = 1.0)#对获取到的图像执行镜头校正的操作。
          blob1 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[0])#在图像中通过颜色阈值 GROUND_THRESHOLD1 检测 roi1[0] 区域内的色块,并将检测结果赋值给 blob1。
          blob2 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[1])#同理
          blob3 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[2])
          blob4 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[3])
          blob5 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[4])
      
          if blob1:#如果roi1区域内找到阈值色块 就会赋值flag[0]为1
              flag[0] = 1
          if blob2:
              flag[1] = 1
          if blob3:
              flag[2] = 1
          if blob4:
              flag[3] = 1
          if blob5:
              flag[4] = 1
          #print(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把数据打印在串行终端方便调试
          send_five_uchar(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把五个数据通过串口发送出去、发送五个无符号字符。
          
          for rec in roi1:#遍历所有感兴趣的区域roi1 并绘制color=(255,0,0)颜色
              img.draw_rectangle(rec, color=(255,0,0))
              lcd.write(img)
          #lcd.display(img) # Take a picture and display the image.#将图像显示在lcd中请在这里粘贴代码
         0
      


    • 第52行有问题:lcd.write(sensor.snapshot())
      这句重新采集了图片,所以IDE重新更新了图像。

      解决办法:删除52行。