• 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。
  • 为什么官网的代码一直报错?



    • # Template Matching Example - Normalized Cross Correlation (NCC)
      #
      # 这个例子展示了如何使用OpenMV凸轮的NCC功能将小部分图像与图像的各个部分
      # 进行匹配...期望获得极其可控的环境NCC并不是全部有用的。
      #
      # 警告:NCC支持需要重做!到目前为止,这个功能需要做大量的工作才能有用。
      # 这个脚本将重新表明功能的存在,但在目前的状态是不足的。
      
      import time, sensor, image
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
      #从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用from import仅仅引入SEARCH_EX, 
      #SEARCH_DS两个需要的部分,而不把image模块全部引入。
      
      # Reset sensor
      sensor.reset()
      
      # Set sensor settings
      sensor.set_contrast(1)
      sensor.set_gainceiling(16)
      # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      # You can set windowing to reduce the search image.
      #sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      # Load template.
      # Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
      template = [ "/1..pgm"] #保存多个模板
      #加载模板图片
      
      clock = time.clock()
      
      # Run template matching
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
      
          # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
          # ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
          # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
          # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
          #
          # Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
          # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
          for t in template:
              template = image.Image(t)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) , #roi=(10, 0, 60, 60))
          #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
          #的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域(左上顶点为(10,0),长80宽60的矩形),
          #注意roi的大小要比模板图片大,比frambuffer小。
          #把匹配到的图像标记出来
              if r:
                  img.draw_rectangle(r)
                  #print(t) #打印模板名字
      
          print(clock.fps())
      

      错误类型:OSError: Region of interest is smaller than template



    • 代码提示很清楚,你的ROI比模板还小。

      解决办法,减小模板尺寸。