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import sensor, image, time
from pyb import Servo
pan_servo=Servo(1)# P7

sensor.reset()
sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
clock = time.clock()

while (True):
    clock.tick()
    for i in range(-45,45):
        pan_servo.angle(i)
        time.sleep(20)
        print('servo.angle():',pan_servo.angle())

    for i in range(45,-45,-1):
        pan_servo.angle(i)
        time.sleep(20)
        print('servo.angle():',pan_servo.angle())

    print('fps:',clock.fps())

帧率掉到0.278，有什么办法提高帧率到10以上吗？

怎么在openmv中使用自己训练好的cascade.xml文件？我在Face Detection Example中将内置的人脸检测替换为我自己训练的cascade.xml文件的文件路径，结果显示错误。

@bsx3
你是怎么在openmv中使用分类器cascade.xml文件的，可以贴一下代码出来看看吗？

图片如下：

代码如下：

import sensor, image, time

thresholds = [(57, 85, -8, 3, 1, -128),  # 白色羽毛与头部
              (0, 12, -10, 10, -20, 15)] # 黑带

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VGA)
sensor.set_windowing((240, 240)) # 240x240 center pixels of VGA
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()
    for blob in img.find_blobs(thresholds, merge=True):
        img.draw_rectangle(blob.rect())
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
    print(clock.fps())

刚接触openmv，我想要做的是对羽毛球进行识别并测距，然后小车过去捡球。我是想着识别出羽毛球后进行测距以及根据物体测量对羽毛球的大小进行估计，排除干扰。
但是这种白色羽毛球容易和环境背景颜色色域相近，使得色块识别不准，而如果仅识别羽毛球的黑带，距离远点的时候也不能很好的识别到，如果环境中存在其他黑色的物体，也难以区别。
有什么好的办法识别这种羽毛球吗？

我觉得用色块识别来做白色羽毛球识别检测效果并不好，有什么好的建议吗？

老哥，你是怎么训练的？要安装opencv和java来训练吗？训练好后openmv怎么调用

HaarCascade 类 – 特征描述符的注解中的“见此script”跳转出错了。有没有关于Haar Cascade制作训练识别其他物体的详细的中文资料或者链接。