星瞳实验室APP,快速收到回复
  • 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。
  • 请问我想最后显示整张影像,而不是img.mask_circle之后的蒙板影像,代码该怎么改一下?



    • import sensor, time, image, math
      sensor.reset()
      
      sensor.set_contrast(3)
      sensor.set_gainceiling(16)
      sensor.set_framesize(sensor.VGA)
      sensor.set_windowing((320, 240))
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      sensor.set_auto_gain(False, value=100)
      
      #画出特征点
      def draw_keypoints(img, kpts):
          if kpts:
              print(kpts)
              img.draw_keypoints(kpts)
              img = sensor.snapshot()
              time.sleep_ms(1000)
      
      kpts1 = None
      
      clock = time.clock()
      
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
          if (kpts1 == None):
              #提取最开始的图像作为目标物体特征,kpts1保存目标物体的特征
              kpts1 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, scale_factor=1.2)
              draw_keypoints(img, kpts1)
              #画出此时的目标特征
          else:
              kpts2 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, normalized=True)
              if (kpts2):
                  match = image.match_descriptor(kpts1, kpts2, threshold=85)
          
                  if (match.count()>3):
                      img.draw_cross(match.cx(), match.cy(), size=10)
                      img.mask_circle([match.cx(), match.cy(), 50])
                      for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 20, y_margin = 15, r_margin = 10,r_min = 30, r_max = 40, r_step = 2):
                               img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
                               d = math.sqrt((c.x()-160)**2 + (c.y()-120)**2)
                               print(c)
                               print("distance %d" % d)
                  print(kpts2, "matched:%d dt:%d"%(match.count(), match.theta()))
                            
          #打印帧率。
          print("FPS %f" % clock.fps())
      


    • 如果是OpenMV 4 Plus,那么可以copy一个图像,这个不会显示。
      注意:其他的硬件,内存可能会爆,比如OpenMV4 H7

      import sensor, time, image, math
      sensor.reset()
      
      sensor.set_contrast(3)
      sensor.set_gainceiling(16)
      sensor.set_framesize(sensor.VGA)
      sensor.set_windowing((320, 240))
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      sensor.set_auto_gain(False, value=100)
      
      #画出特征点
      def draw_keypoints(img, kpts):
          if kpts:
              print(kpts)
              img.draw_keypoints(kpts)
              img = sensor.snapshot()
              time.sleep_ms(1000)
      
      kpts1 = None
      
      clock = time.clock()
      
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
          if (kpts1 == None):
              #提取最开始的图像作为目标物体特征,kpts1保存目标物体的特征
              kpts1 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, scale_factor=1.2)
              draw_keypoints(img, kpts1)
              #画出此时的目标特征
          else:
              kpts2 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, normalized=True)
              if (kpts2):
                  match = image.match_descriptor(kpts1, kpts2, threshold=85)
          
                  if (match.count()>3):
                      img.draw_cross(match.cx(), match.cy(), size=10)
                      img2 = img.copy()
                      img2.mask_circle([match.cx(), match.cy(), 50])
                      for c in img2.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 20, y_margin = 15, r_margin = 10,r_min = 30, r_max = 40, r_step = 2):
                               img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
                               d = math.sqrt((c.x()-160)**2 + (c.y()-120)**2)
                               print(c)
                               print("distance %d" % d)
                  print(kpts2, "matched:%d dt:%d"%(match.count(), match.theta()))
                            
          #打印帧率。
          print("FPS %f" % clock.fps())