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  • IO口设置高低有点小问题



    • 我想用人脸检测到 就给外界一个高电平,我用P0改写代码发现在置高电平时 万用表检测电平是从0缓慢上升到3.3 有没有什么办法能够稍微快速 或者让电平保持3.3一段时间?加上time.sleep()也是缓慢上升。

      import sensor, time, image, pyb
      
      p = pyb.Pin("P0", pyb.Pin.OUT_PP)
      
      # Reset sensor
      sensor.reset()
      
      # Sensor settings
      sensor.set_contrast(1)
      sensor.set_gainceiling(16)
      # HQVGA and GRAYSCALE are the best for face tracking.
      sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      #注意人脸识别只能用灰度图哦
      
      # Load Haar Cascade
      # By default this will use all stages, lower satges is faster but less accurate.
      face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
      #image.HaarCascade(path, stages=Auto)加载一个haar模型。haar模型是二进制文件,
      #这个模型如果是自定义的,则引号内为模型文件的路径;也可以使用内置的haar模型,
      #比如“frontalface” 人脸模型或者“eye”人眼模型。
      #stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配,但会降低准确率。
      print(face_cascade)
      
      # FPS clock
      clock = time.clock()
      
      while (True):
          clock.tick()
      
          # Capture snapshot
          img = sensor.snapshot()
      
          # Find objects.
          # Note: Lower scale factor scales-down the image more and detects smaller objects.
          # Higher threshold results in a higher detection rate, with more false positives.
          objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35)
          #image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大,
          #匹配速度越快,错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。
          if(objects):
              p.high()
              time.sleep(300)
          else:
              p.low()
      
          #在找到的目标上画框,标记出来
          # Draw objects
          for r in objects:
              img.draw_rectangle(r)
      
          # Print FPS.
          # Note: Actual FPS is higher, streaming the FB makes it slower.
          print(clock.fps())
      
      


    • 不要用万用表,万用表有延迟,用示波器。



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    • @kidswong999 那我接单片机的话高低电平能快速反映不



    • 可以,IO的反转时间很短的。