4. 明明格式正确，路径也对，也是最新版本，模板加载失败是为什么？
  • OpenMV VSCode 扩展发布了，在插件市场直接搜索OpenMV就可以安装
  • 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。

    • 明明格式正确，路径也对，也是最新版本，模板加载失败是为什么？

    • D

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      请在这里粘贴代码

      模板匹配示例 - 归一化交叉相关算法(NCC)

      功能增强说明：

      1. 增加模板文件名显示在识别框上方

      2. 添加识别结果输出功能

      3. 优化代码结构并增加详细注释

      import time
      import sensor
      import image
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS # 导入搜索模式常量

      ******************** 系统初始化配置 ********************

      初始化摄像头传感器

      sensor.reset()

      设置图像参数

      sensor.set_contrast(1) # 对比度设置（范围0-3）
      sensor.set_gainceiling(16) # 增益上限（防止过曝光）
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 设置分辨率160x120（NCC算法推荐分辨率）
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 使用灰度图模式（提升处理速度）

      摄像头安装方向校正（根据物理安装情况选择）

      sensor.set_vflip(True) # 垂直翻转图像
      sensor.set_hmirror(True) # 水平翻转图像

      ******************** 用户可配置参数 ********************

      TEMPLATE_PATH = "/9.pgm" # 模板文件存储路径
      MATCH_THRESHOLD = 0.70 # 匹配阈值（0.0-1.0，值越大匹配越严格）
      SEARCH_STEP = 4 # 搜索步长（越大搜索越快，但可能漏检）
      SEARCH_MODE = SEARCH_EX # 搜索模式：SEARCH_EX-全搜索，SEARCH_DS-菱形搜索
      TEXT_COLOR = 255 # 显示文本颜色（灰度值，255=白色）
      FRAME_MARGIN = 5 # 文字与识别框的间距（像素）

      加载模板图像

      try:
      template = image.Image(TEMPLATE_PATH)
      print("成功加载模板：", TEMPLATE_PATH)
      except Exception as e:
      raise Exception("模板加载失败：%s" % str(e))

      创建性能计数器

      clock = time.clock()

      ******************** 主循环 ********************

      while(True):
      clock.tick() # 开始跟踪帧率

      # 捕获一帧图像
img = sensor.snapshot()

# 执行模板匹配
# find_template参数说明：
# template: 模板图像对象
# threshold: 匹配阈值（0.0-1.0）
# roi: 感兴趣区域（x,y,w,h），默认全图搜索
# step: 搜索步长（越大越快，精度越低）
# search: 搜索模式（SEARCH_EX或SEARCH_DS）
result = img.find_template(template, MATCH_THRESHOLD, 
                          step=SEARCH_STEP, search=SEARCH_MODE)

# 如果检测到目标
if result:
    # 解包匹配结果（x,y,w,h）
    x, y, w, h = result
    
    # 绘制识别框
    img.draw_rectangle(result, color=TEXT_COLOR)
    
    # 在识别框上方显示文件名
    # 计算文本位置：x坐标对齐框左侧，y坐标在框上方
    text_x = x
    text_y = y - FRAME_MARGIN if y > FRAME_MARGIN else 0
    img.draw_string(text_x, text_y, TEMPLATE_PATH.split('/')[-1],  # 显示文件名
                   color=TEXT_COLOR, scale=0.5)
    
    # 通过输出识别结果
    # 格式：检测时间(ms), 模板文件名, 坐标(x,y), 匹配相似度
    # 注意：实际相似度需要从匹配结果中获取，当前固件暂不支持返回相似度值
    print("[{:.0f}] 检测到模板: {}, 位置: ({},{})".format(
        time.ticks_ms(), TEMPLATE_PATH, x, y))

# 显示帧率（保留1位小数）
fps = clock.fps()
img.draw_string(5, 5, "FPS:%.1f" % fps, color=TEXT_COLOR)
print("当前帧率:", fps)
      0

    • 把图片用文件夹装着，最好不要放在根目录如：“temp/9.pgm”（参考：https://book.openmv.cc/example/01-Camera/00-Snapshot/snapshot_on_movement.html

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