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  • 程序里二次改变白平衡和自动增益有什么要注意的吗?



    • 我的颜色识别和二值化巡线算法的白平衡和自动增益设置是相反的
      这两算法单独时都能用但是放在一起总是不能完美使用
      我就是在while(true)里两次设置白平衡和自动增益
      但是画面会屏闪,前一帧的画面很正常,下一帧的画面就。。。不正常



    • 一般只需要在开机的时候判断2s,然后关闭白平衡和曝光。

      如果 你的光源影响很大,宁愿打开白平衡和曝光。



    • 但是打开白平衡和自动增益扫十字效果(我的用法和色块识别类似)特别不好

      
      
      THRESHOLD = [(0,100)]
      
      BINARY_VISIBLE = True
      
      import sensor, image, time, math, utime
      from pyb import UART
      from pyb import LED
      import json
      roi=(0,60,160,60)
      roi_1 = [(20, 0, 120, 20),         #  北
                  (20, 100, 120, 20),     # 南
                  (0, 0, 20, 120),        #  西
                  (140, 0, 20, 120),      #  东
                  (60,40,40,40)]          #   中
      
      #LED(1).on()
      #LED(2).on()
      #LED(3).on()
      sensor.reset()
      sensor.set_vflip(False)
      sensor.set_hmirror(False)
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
      sensor.set_auto_gain(False)
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      
      clock = time.clock()
      buf =[0 for i in range(5)]
      low_threshold = (0, 40                         )
      uart = UART(3, 115200)
      while(True):
          m = -1
          isten = 0
          #img = sensor.snapshot()
          sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
          sensor.set_auto_gain(False)
          utime.sleep_us(90)
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.8, zoom = 1.0)
          img.binary([low_threshold],invert = 1)
          for r in roi_1:
              m += 1
              blobs = img.find_blobs(THRESHOLD, roi=r[0:4],pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True)
              #img.draw_rectangle(r[0:4], color=(255,0,0))
              if blobs:
                  most_pixels = 0
                  largest_blob = 0
                  for i in range(len(blobs)):
                  #目标区域找到的颜色块(线段块)可能不止一个,找到最大的一个,作为本区域内的目标直线
                      if blobs[i].pixels() > most_pixels:
                         most_pixels = blobs[i].pixels()
                          #merged_blobs[i][4]是这个颜色块的像素总数,如果此颜色块像素总数大于
                         largest_blob = i
                  # Draw a rect around the blob.
                  img.draw_rectangle(blobs[largest_blob].rect())
                  #将此区域的像素数最大的颜色块画矩形和十字形标记出来
                  img.draw_cross(blobs[largest_blob].cx(),
                                 blobs[largest_blob].cy())
                  buf[m] = 1
              else:
                  buf[m] = 0
      
      
          utime.sleep_us(90)
          sensor.set_auto_whitebal(True) # turn this off.    
          sensor.set_auto_gain(True)
          utime.sleep_us(90)
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot().binary(THRESHOLD) if BINARY_VISIBLE else sensor.snapshot()
          line = img.get_regression([(255,255) if BINARY_VISIBLE else THRESHOLD],roi=(0,60,160,60))
      
          if (line):
                rho_err = abs(line.rho())-img.width()//2+256
                img.draw_line(line.line(), color = 127)
      
          print("theta %f, rho = %f " % (line.theta(), line.rho()) if (line) else "N/A")
          output_str="%d" %rho_err
          print(output_str)
      
          if buf[0]==1 and buf[1] ==1 and buf[2] ==1 and buf[3] ==1 and buf[4] ==1:
                 isten = 1
          print(isten)
          out_str="[%d" %isten
          uart.write(out_str )
      


    • @kidswong999 麻烦您解释详细一些,我没听太懂,谢谢qwq





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