• 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。
  • 先进行口罩识别在进行二维码识别 但是在口罩识别完成之后没法进行二维码识别,请问下程序代码有什么问题吗



    • # Edge Impulse - OpenMV Image Classification Example
      
      import sensor, image, time, os, tf,pyb
      from pyb import Pin
      
      sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor. 重置感光元件
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) 设置感光元件图像的色彩
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240) 设置感光元件分辨率大小
      sensor.set_windowing((240, 240))       # Set 240x240 window.
      sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust. 图像跳过几帧使以上设置生效
      sensor.set_auto_gain(False)            # 必须关闭此功能,以防止图像冲洗…
      
      pin8 = Pin('P8', Pin.OUT_PP, Pin.PULL_NONE)
      
      net = "trained.tflite"
      labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]
      
      mask=False
      
      led = pyb.LED(2) # Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
      usb = pyb.USB_VCP() # This is a serial port object that allows you to
      
      clock = time.clock() #设置时钟
      while(True):
          clock.tick()
      
          img = sensor.snapshot()
          img.lens_corr(1.8) # 1.8的强度参数对于2.8mm镜头来说是不错的。 软件畸变矫正
          if mask==False :
                for obj in tf.classify(net, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
                  print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
                  img.draw_rectangle(obj.rect())
                  # This combines the labels and confidence values into a list of tuples
                  predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
                  for i in range(len(predictions_list)):
                      print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
                      if predictions_list[1][1] > 0.5 : #mask>0.5 戴口罩时,灯亮,蜂鸣器不响
                              led.on()
                              pin8.value(0)  #蜂鸣器不响
                              print ("请进行二维码识别")
                              mask==True
      
                      else :         #不戴口罩时,蜂鸣器响,灯不亮
                              led.off()
                              pin8.value(1)  #蜂鸣器响
                  if   led.on()and print ("请进行二维码识别") :
                       mask==True
                  if mask==True :
                          for code in img.find_qrcodes():
                                  img.draw_rectangle(code.rect(), color = (255, 0, 0))
                                  message=code.payload()
                                  print(message)
                                  if message == "健康":
                                       led.on()
                                       pin8.value(0)  #绿灯亮 蜂鸣器不响       #蜂鸣器8 LED7
                                       print("进行体温监测")
                                      # return True
                                      # pin7.value(1)
                                  else :
                                       led.off()
                                       pin8.value(1)  #蜂鸣器响
                                      # pin7.value(0)  #灯
      
      


    • 你这个面条代码,我没法测试。估计就是哪里的逻辑有问题,多打印中间计算结果。