• 免费好用的星瞳AI云服务上线!简单标注,云端训练,支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
  • 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。
  • 有没有更简化点的方法,读取显示器上的字符,然后保存图片到U盘里



    • 请在import time, sensor, image,pyb
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
      from pyb import RTC
      #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(3)
      sensor.set_gainceiling(8)
      # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QVGA
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
      # 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","/4.pgm", "/5.pgm", "/6.pgm", "/7.pgm","/8.pgm", "/9.pgm"] #保存多个模板
      #加载模板图片
      
      clock = time.clock()
      
      # Run template matching
      while (True):
          clock.tick()
          #每1s触发一次相机
          time.sleep_ms(500)
          img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.8, zoom = 1.0)
          #img = sensor.snapshot()
          #相机拍照显示红色
          led = pyb.LED(1)
          #亮灯
          led.on()
          #亮灯3ms
          time.sleep_ms(3)
          led.off()
          result=[]
          for t1 in templates:
              template = image.Image(t1)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r1 = img.find_template(template, 0.65,roi=(57,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
              if r1:
                  img.draw_rectangle(r1)
                  print(t1) #打印模板名字
      
          for t2 in templates:
              template = image.Image(t2)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r2 = img.find_template(template, 0.65,roi=(92,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
              if r2:
                  img.draw_rectangle(r2)
                  print(t2) #打印模板名字
                  
          for t3 in templates:
              template = image.Image(t3)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r3 = img.find_template(template, 0.65,roi=(118,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
              if r3:
                  img.draw_rectangle(r3)
                  #print(t3) #打印模板名字
      
          for t4 in templates:
              template = image.Image(t4)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r4 = img.find_template(template, 0.65,roi=(150,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
              if r4:
                  img.draw_rectangle(r4)
                  print(t4) #打印模板名字  
                  
          for t5 in templates:
              template = image.Image(t5)
              #对每个模板遍历进行模板匹配
              r5 = img.find_template(template, 0.65,roi=(179,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
              if r5:
                  img.draw_rectangle(r5)
                  print(t5) #打印模板名字                        
          #准备保存以时间命名的图片
          rtc = pyb.RTC()
          dateTime = rtc.datetime()
          year = str(dateTime[0])
          month = '%02d' % dateTime[1]
          day = '%02d' % dateTime[2]
          hour = '%02d' % dateTime[4]
          minute = '%02d' % dateTime[5]
          second = '%02d' % dateTime[6]
          subSecond = str(dateTime[7])
      
          sensor.snapshot().save(year+month+hour+minute+second+".jpg")
          #保存照片显示绿色
          # Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
          led1 = pyb.LED(2)
          #亮灯
          led1.on()
          #亮灯3ms
          time.sleep_ms(3)
          led1.off()
      
          print(year+month+hour+minute+second)
      
         # print(clock.fps())
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