4. 这个代码运行结果为啥报错？
  • 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/
  • 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，需要报错提示与全部代码文本，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。

    • 这个代码运行结果为啥报错？

    • U

      0_1648999257776_Q1.PNG

      0
    • U
       

      # Snapshot Example
#
# Note: You will need an SD card to run this example.
#
# You can use your OpenMV Cam to save image files.

import sensor, image, pyb, time, lcd, os, time
from pyb import Pin, LED
KEY1 = Pin('P4', Pin.IN ,Pin.PULL_UP)
RED_LED_PIN = 1
GREEN_LED_PIN = 2
BLUE_LED_PIN = 3

NUM_SUBJECTS = 4 #图像库中不同人数
NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # or sensor.QQVGA (or others)
#sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2)
sensor.set_windowing((128,160))# Special 128x160 framesize for LCD Shield.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.skip_frames(time = 2000)
lcd.init() # Initialize the lcd screen.

#sensor.set_contrast(3)
#sensor.set_gainceiling(16)#
#sensor.set_framesize(sensor.VGA)
#sensor.set_windowing((320, 240))
#sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

lcd.display(sensor.snapshot())

num = 1 #设置被拍摄者序号，第一个人的图片保存到s1文件夹，第二个人的图片保存到s2文件夹，以此类推。每次更换拍摄者时，修改n值。

n = 20 #设置每个人拍摄图片数量。

#连续拍摄n张照片，每间隔3s拍摄一次。

def min(pmin, a, s):
    global b
    if a<pmin:
        pmin=a
        b=s
    return pmin

while(True):
    if KEY1.value() == 1:
        #print(KEY1.value())
        while(n):
            #红灯亮
            pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
            sensor.skip_frames(time = 3000) # Give the user time to get ready.等待3s，准备一下表情。

            #红灯灭，蓝灯亮
            pyb.LED(RED_LED_PIN).off()
            pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on()


            #保存截取到的图片到SD卡
            print(n)
            sensor.snapshot().save("singtown/s%s/%s.pgm" % (num, n) ) # or "example.bmp" (or others)
            lcd.display(sensor.snapshot())
            n -= 1

            pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
            print("Done! Reset the camera to see the saved image.")
            #num += 1

    if KEY1.value() == 0:
        pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on()
        # 加载Haar算子
        # 默认情况下，这将使用所有阶段，更低的satges更快，但不太准确。
        face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
        #image.HaarCascade(path, stages=Auto)加载一个haar模型。haar模型是二进制文件，
        #这个模型如果是自定义的，则引号内为模型文件的路径；也可以使用内置的haar模型，
        #比如“frontalface” 人脸模型或者“eye”人眼模型。
        #stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配，但会降低准确率。
        print(face_cascade)

        # FPS clock
        clock = time.clock()

        while (True):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()# 拍摄一张照片
            # Find objects.
            # Note: Lower scale factor scales-down the image more and detects smaller objects.
            # Higher threshold results in a higher detection rate, with more false positives.
            objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35)
            #image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大，
            #匹配速度越快，错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。

            #在找到的目标上画框，标记出来
            for r in objects:
                img.draw_rectangle(r)


            d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
            #d0为当前人脸的lbp特征
            img = None
            pmin = 999999
            b=0
            for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):
                dist = 0
                for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
                    img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))
                    d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
                    #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
                    dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
                print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
                pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小，被检测人脸与此样本更相似更匹配。
                print(pmin)
                print(num)
            if pmin <= 20000:
                pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
                pyb.LED(GREEN_LED_PIN).on()
                img.draw_string(64,144, "unlock")
                time.sleep(5)
                pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
                img.draw_string(64,144, "lock")
            else:
                pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
                img.draw_string(64,144, "lock")
      0
      U
       1 条回复
    • U

      0

    • 你没有按照视频步骤操作，没采集图像。

      https://singtown.com/learn/50033/

      0