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。
  • 使用lenet数字识别时,提示没有nn模块,怎么解决?



    • # LetNet识别数字演示程序
      import sensor, image, time, os, nn
      
      sensor.reset()                         # 复位、初始化摄像头
      sensor.set_contrast(3)                 # 设置对比度
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置像素格式 RGB565 (or GRAYSCALE)
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # 设置分辨率 QVGA (320x240)
      sensor.set_windowing((128, 128))       # 设置 128x128 窗口
      sensor.skip_frames(time=100)           # 设置跳过时间
      sensor.set_auto_gain(False)            # 禁用自动增益
      sensor.set_auto_exposure(False)        # 禁用自动曝光
      
      # 导入lenet模型
      net = nn.load('/lenet.network')
      labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']# 数字存放
      
      clock = time.clock()                # 创建时钟跟踪帧率
      while(True):
          clock.tick()                    # 更新帧率时钟
          img = sensor.snapshot()         # 拍照一张
          out = net.forward(img.copy().binary([(150, 255)], invert=True)) #转换为二进制格式
          max_idx = out.index(max(out))   # 最大准确度
          score = int(out[max_idx]*100)   # 小数*100,两位整数
          if (score < 60):                # 60%以上认为识别成功
              score_str = "Sorry!"        # 不成功提示放到字符串
          else:
              score_str = "%s:%d%% "%(labels[max_idx], score) # 识别的数字和准确度放到字符串
          img.draw_string(0, 0, score_str)# 图片上显示字符串
      
          print("Number:",score_str)# 终端显示
      
          #print(score_str)
          #print(clock.fps())             # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected
                                         # to the IDE. The FPS should increase once disconnected.
      
      

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    • cmsis-nn被废弃了,不用了。

      OpenMV4 无法使用edge impulse神经网络功能。