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。
  • openmv'如何用多模板识别,来识别两位或三位数字



    • import time, sensor, image
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
      #从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用from import仅仅引入SEARCH_EX,
      #SEARCH_DS两个需要的部分,而不把image模块全部引入。
      # Reset sensor
      sensor.reset()
      
      # Set sensor settings
      sensor.set_contrast(1)
      sensor.set_gainceiling(16)
      # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      # You can set windowing to reduce the search image.
      #sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      # Load template.
      # Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
      templates = ["/0.pgm","/1.pgm", "/2.pgm", "/3.pgm"] #保存多个模板
      numerical = [0,1,2,3]
      coordinate_x =[0,0,0,0]
      numerical_x = [0,0,0,0]
      i=0
      #加载模板图片
      
      clock = time.clock()
      
      # Run template matching
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
          # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
          # ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
          # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
          # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
          #
          # Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
          # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
          for t in templates:
              template = image.Image(t)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
          #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
          #的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域(左上顶点为(10,0),长80宽60的矩形),
          #注意roi的大小要比模板图片大,比frambuffer小。
          #把匹配到的图像标记出来
              if r:
                  img.draw_rectangle(r)
                  #print(templates.index(t))
                  coordinate_x [i] = r[0]
                  numerical_x [i]  = numerical[templates.index(t)]
                  i+=1
                  print( numerical_x) #打印模板名字
                  print( coordinate_x)
              if i==3:
                 i=0
      

      想不到方法了,我只想保存0到9模板然后识别两位数字或多位,求大神给点思路



    • 你的图像中的数字,是固定位置的吗?



    • 同问,我的是同一个位置,有好的程序么?谢谢



    • 请问你的问题解决了么?怎么解决的?