运行 识别不同人脸的代码后，保存在U盘为main.py后进行脱机运行，可是不能按照脱机运行的例程一样可以自动运行，在线求

[gc1n]

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)
sensor.set_windowing((92,112))
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s


#SUB = "s1"
NUM_SUBJECTS = 6 #图像库中不同人数，一共6人
NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片


# 拍摄当前人脸。
img = sensor.snapshot()
#img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))
d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d0为当前人脸的lbp特征
img = None
pmin = 999999
num=0


def min(pmin, a, s):
    global num
    if a<pmin:
        pmin=a
        num=s
    return pmin

for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):
    dist = 0
    for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
        img = image.Image("jiance/j%d/%d.pgm"%(s, i))
        d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
        #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
        dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
    print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
    pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小，被检测人脸与此样本更相似更匹配。
    print(pmin)

print(num) # num为当前最匹配的人的编号。

from pyb import Pin
pin0=0
pin1=0
pin2=0


if num==1:
      pin0=1
      pin1=0
      pin2=0

if num==2:
      pin0=0
      pin1=1
      pin2=0

if num==3:
      pin0=1
      pin1=1
      pin2=0

if num==4:
      pin0=0
      pin1=0
      pin2=1

if num==5:
      pin0=1
      pin1=0
      pin2=1

if num==6:
      pin0=0
      pin1=1
      pin2=1

else:
      pin0=1
      pin1=1
      pin2=1

pin0 = Pin('P0', Pin.OUT_PP, Pin.PULL_NONE)
pin1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP, Pin.PULL_NONE)
pin2 = Pin('P2', Pin.OUT_PP, Pin.PULL_NONE)

[kidswong999]

代码是错的，连个while循环都没有。上电的一瞬间就执行完了，当然什么现象都没有。