4. 请问怎么让openmv在wifi图传的同时能够识别圆？
  • OpenMV VSCode 扩展发布了，在插件市场直接搜索OpenMV就可以安装
  • 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/
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  • 如果涉及代码，需要报错提示与全部代码文本，请注意不要贴代码图片
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    • 请问怎么让openmv在wifi图传的同时能够识别圆？

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      wifi扩展板已买，wifi图传以及识别圆的代码也在官网上找到了。怎么让openmv在脱机时两个程序都能运行呢？

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      效果就是能在wifi图传的画面上显示出识别的的圆，像官网视频教程那样用红圈标出。

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    • https://book.openmv.cc/example/14-WiFi-Shield/mjpeg-streamer-ap.html

      在frame = sensor.snapshot()下面添加find_circles函数和draw函数

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      ![0_1631780802426_图片2.png](正在上传 100%) 只是将找圆的代码复制粘贴上去吗，我这么做了以后显示错误了，能讲讲具体怎么做吗？0_1631780846274_图片1.png 0_1631780873368_图片3.png

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    • 如果涉及代码，需要报错提示与全部代码文本，请注意不要贴代码图片

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    • 你要看懂每一行代码的作用，不是简单复制。

      https://singtown.com/learn/50029/

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      @kidswong999 我现在换了一种办法，直接在你说的地方用import导入circle（从官网上手教程，例程解析里特征识别里面直接找到的find_circles，重命名circle.py文件保存在openmv里），现在的问题是它图传连不上openmv AP热点。我的python语言不太好，就是麻烦大佬能看看是哪里出问题了吗？可以的话大佬能给一个可行的程序吗？谢谢了

      # MJPEG Streaming AP.
#
# 这个例子展示了如何在AccessPoint模式下进行MJPEG流式传输。
# Android上的Chrome，Firefox和MJpegViewer App已经过测试。
# 连接到OPENMV_AP并使用此URL：http://192.168.1.1:8080查看流。

import sensor, image, time, network, usocket, sys

SSID ='OPENMV_AP'    # Network SSID
KEY  ='1234567890'   # wifi密码(必须为10字符)
HOST = ''           # 使用第一个可用的端口
PORT = 8080         # 任意非特权端口

# 重置传感器
sensor.reset()
# 设置传感器设置
sensor.set_contrast(1)
sensor.set_brightness(1)
sensor.set_saturation(1)
sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

# 在AP模式下启动wlan模块。
wlan = network.WINC(mode=network.WINC.MODE_AP)
wlan.start_ap(SSID, key=KEY, security=wlan.WEP, channel=2)

#您可以阻止等待客户端连接
#print(wlan.wait_for_sta(10000))

def start_streaming(s):
    print ('Waiting for connections..')
    client, addr = s.accept()
    # 将客户端套接字超时设置为2秒
    client.settimeout(2.0)
    print ('Connected to ' + addr[0] + ':' + str(addr[1]))

    # 从客户端读取请求
    data = client.recv(1024)
    # 应该在这里解析客户端请求

    # 发送多部分head
    client.send("HTTP/1.1 200 OK\r\n" \
                "Server: OpenMV\r\n" \
                "Content-Type: multipart/x-mixed-replace;boundary=openmv\r\n" \
                "Cache-Control: no-cache\r\n" \
                "Pragma: no-cache\r\n\r\n")

    # FPS clock
    clock = time.clock()

    # 开始流媒体图像
    #注：禁用IDE预览以增加流式FPS。
    while (True):
        clock.tick() # 跟踪snapshots()之间经过的毫秒数。
        frame = sensor.snapshot()
        import circle
        cframe = frame.compressed(quality=100)
        header = "\r\n--openmv\r\n" \
                 "Content-Type: image/jpeg\r\n"\
                 "Content-Length:"+str(cframe.size())+"\r\n\r\n"
        client.send(header)
        client.send(cframe)
        print(clock.fps())

while (True):
    # 创建服务器套接字
    s = usocket.socket(usocket.AF_INET, usocket.SOCK_STREAM)
    try:
        # Bind and listen
        s.bind([HOST, PORT])
        s.listen(5)

        # 设置服务器套接字超时
        # 注意：由于WINC FW bug，如果客户端断开连接，服务器套接字必须
        # 关闭并重新打开。在这里使用超时关闭并重新创建套接字。
        s.settimeout(3)
        start_streaming(s)
    except OSError as e:
        s.close()
        print("socket error: ", e)
        #sys.print_exception(e)


circle:
# 圆形检测例程
#
# 这个例子展示了如何用Hough变换在图像中找到圆。
# https://en.wikipedia.org/wiki/Circle_Hough_Transform
#
# 请注意，find_circles（）方法将只能找到完全在图像内部的圆。圈子之外的
# 图像/ roi被忽略...

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()

    #lens_corr(1.8)畸变矫正
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)

    # Circle对象有四个值: x, y, r (半径), 和 magnitude。
    # magnitude是检测圆的强度。越高越好

    # roi 是一个用以复制的矩形的感兴趣区域(x, y, w, h)。如果未指定，
    # ROI 即图像矩形。操作范围仅限于roi区域内的像素。

    # x_stride 是霍夫变换时需要跳过的x像素的数量。若已知圆较大，可增加
    # x_stride 。

    # y_stride 是霍夫变换时需要跳过的y像素的数量。若已知直线较大，可增加
    # y_stride 。

    # threshold 控制从霍夫变换中监测到的圆。只返回大于或等于阈值的圆。
    # 应用程序的阈值正确值取决于图像。注意：一条圆的大小是组成圆所有
    # 索贝尔滤波像素大小的总和。

    # x_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和  
    # r_margin的部分合并。

    # y_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
    # r_margin 的部分合并。

    # r_margin 控制所检测的圆的合并。 圆像素为 x_margin 、 y_margin 和
    # r_margin 的部分合并。

    # r_min，r_max和r_step控制测试圆的半径。
    # 缩小测试圆半径的数量可以大大提升性能。
    # threshold = 3500比较合适。如果视野中检测到的圆过多，请增大阈值；
    # 相反，如果视野中检测到的圆过少，请减少阈值。
    for c in img.find_circles(threshold = 2500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
        img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
        print(c)

    print("FPS %f" % clock.fps())
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    • 改代码，不是直接粘贴。

      https://singtown.com/learn/50029/

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