你好，内存卡格式化之后，重新建的相关文件夹，重试之后设置的拍摄20张，但还是第一次只拍10张，修改序号后，第二次拍第一张后就失败断开

例程代码设置的20张采集样本，结果第一次运行只采集了10张就停了，然后修改num为1后，再次运行代码，只采集一次，机器就断开连接了，内存卡是16G的，对内存卡的识别也是正常的

# 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

RED_LED_PIN = 1
BLUE_LED_PIN = 3

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)
sensor.set_windowing((92,112))
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.skip_frames(time = 2000)

num = 2 #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num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。
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)

    n -= 1

    pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
    print("Done! Reset the camera to see the saved image.")

请问大佬们openmv支持用hsv进行颜色识别吗，替换掉rgb识别

最开始就是全部打印出来的，但其他的参数没有用，所以我打印了statistics.l_mode(） statistics.a_mode() statistics.b_mode() 这三个参数，这三个参数就是if语句的判断条件，打印出来的结果是满足if语句的，但问题就是没运行if语句下的代码

你好，没有说同时执行if，else语句，我意思是在代码满足if语句条件的时候，但他没运行if语句下的代码块，而是运行了else下的代码块，这几天我测试发现把这一句：
if 0<statistics.l_mode()<36 and -20<statistics.a_mode()<10 and -10<statistics.b_mode()<-128:
中的and全部改成or的时候才能满足判断语句，然后运行if下的语句，但是我看颜色与形状识别视频教程时，教程用的就是and语句

请问我在做颜色和形状同时识别时，为什么在满足if语句的条件时，程序还在执行else的语句（判断条件的色块范围我是根据打印的众数写的范围，因为之前试了多颜色例程中的蓝色的色块范围不行）

import sensor, image, time

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking
clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
    for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,
            r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2):
        area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r())
        #area为识别到的圆的区域，即圆的外接矩形框
        statistics = img.get_statistics(roi=area)#像素颜色统计
        print(statistics.l_mode(),statistics.a_mode(),statistics.b_mode())
        #(0,100,0,120,0,120)是红色的阈值，所以当区域内的众数（也就是最多的颜色），范围在这个阈值内，就说明是红色的圆。
        #l_mode()，a_mode()，b_mode()是L通道，A通道，B通道的众数。
        if 0<statistics.l_mode()<36 and -20<statistics.a_mode()<10 and -10<statistics.b_mode()<-128:#if the circle is red
            img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (0, 0, 255))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来
            print(1)
        else:
            img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255))
            print(2)
            #将非红色的圆用白色的矩形框出来

好的，谢谢大佬

在代码中 sum+=l.theta()一直报错，改为将l.theta()改为其他类型，还是报错，请问怎样解决啊

import sensor, image, time, math

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

# 所有线段都有 `x1()`, `y1()`, `x2()`, and `y2()` 方法来获得他们的终点
# 一个 `line()` 方法来获得所有上述的四个元组值，可用于 `draw_line()`.

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    if enable_lens_corr: img.lens_corr(1.8) # for 2.8mm lens...

    for l in img.find_line_segments(merge_distance = 10, max_theta_diff = 10):
        img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0))
        sum+=l.theta()
    sum-=180

    if sum<110 and sum>1:
        print('三角形')
        num_segment=1