16ce 发布的帖子

就是一个长约60cm的箭（而且颜色以黑白为主还有点黄）我也不知道为什么上传照片老是失败？

怎样精准的识别一个多彩的形状不规则的物体？

通过识别一个不规则的物体得出距离？

openmv识别一个大约58cm的物体最远的距离能识别多远？

帧率的具体作用是什么？

openmv通信时，怎么像单片机传送十六进制的数值？

openmv与stm32通信能传出去？stm32怎么接收？

防火墙已关！！网络连接正常

怎样实现规定一定的颜色阈值来实现舵机转或不转？

如果没有传感器扩展板呢？怎么让舵机转？

openmv 没有舵机扩展板能不能控制舵机？怎样将颜色识别和舵机控制相联系？

@kidswong999 在 附带的所有.tflite模型没有说明呢？ 中说：

不

CNN中都是这样的，怎么确定那个是需要运用的？

# 保存视频例程
#
# 注意：您将需要SD卡来运行此演示。
#
# 您可以使用OpenMV Cam来录制mjpeg文件。 您可以为记录器对象提供JPEG帧
# 或RGB565 /灰度帧。 一旦你完成了一个Mjpeg文件的录制，你可以使用VLC
# 来播放它。 如果你在Ubuntu上，那么内置的视频播放器也可以工作。
import sensor, image, time, mjpeg, pyb

RED_LED_PIN = 1
BLUE_LED_PIN = 3

sensor.reset() # 初始化sensor

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or sensor.GRAYSCALE
#设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # or sensor.QQVGA (or others)
#设置图像像素大小

sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效
clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率

pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
sensor.skip_frames(30) # 给用户一个时间来准备

pyb.LED(RED_LED_PIN).off()
pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on()

m = mjpeg.Mjpeg("example.mjpeg")
#mjpeg.Mjpeg(filename, width=Auto, height=Auto)创建一个mjpeg对象，
#filename为保存mjpeg动图的文件路径

print("You're on camera!")
for i in range(200):
    clock.tick()
    m.add_frame(sensor.snapshot())
    #mjpeg.add_frame(image, quality=50)，向mjpeg视频中中添加图片，
    #quality为视频压缩质量。
#把带井号的语句注释掉还是报错？？为什么？
    print(clock.fps())

m.close(clock.fps())
pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
print("Done! Reset the camera to see the saved recording.")

# 人脸识别拍照例程
#
# 注意：您将需要SD卡来运行此示例。
#
# 这个例子演示了如何在你的OpenMV Cam上使用面部追踪来拍照。

import sensor, image, pyb

RED_LED_PIN = 1
BLUE_LED_PIN = 3

sensor.reset() # 初始化sensor

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
#设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.HQVGA) # or sensor.QQVGA (or others)
#设置图像像素大小

sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效

# 加载人脸检测HaarCascade。 这是OpenMV Cam可以使用下面的
# find_features（）方法来检测人脸的对象。 您的OpenMV具有HaarCascade
# 内置的人脸模型。 默认情况下，HaarCascade的所有阶段都被加载。 但是，
# 您可以调整阶段的数量来加快处理速度，但要以准确性为代价。 
# HaarCascade的前面有25个阶段。

face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)

while(True):

    pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
    print("About to start detecting faces...")
    sensor.skip_frames(time = 2000) # 给用户一个时间来准备


    pyb.LED(RED_LED_PIN).off()
    print("Now detecting faces!")
    pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on()

    diff = 10 # We'll say we detected a face after 10 frames.
    while(diff):
        img = sensor.snapshot()
        # Threshold是介于0.0-1.0的阈值，较低值会同时提高检出率和假阳性
        # 率。相反，较高值会同时降低检出率和假阳性率。
        # scale是一个必须大于1.0的浮点数。较高的比例因子运行更快，
        # 但其图像匹配相应较差。理想值介于1.35-1.5之间。
        faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.5)

        if faces:
            diff -= 1
            for r in faces:
                img.draw_rectangle(r)

    pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
    print("Face detected! Saving image...")
    sensor.snapshot().save("snapshot-%d.jpg" % pyb.rng()) # Save Pic.

@ugaw 在 自动录像存储的相关问题 中说：

能不能实现某出发点时间前一段时间和后一段时间的存储，用SD卡存，有什么指令可以实现这个功能或者要接什

u盘里怎么没有相应的视屏？我录制的视屏应该在哪查看呢？

@kidswong999 在 lenet数字识别中的CNN网络模型库里找不到lenet.network神经网络模型 中说：

cmsis-nn被删掉了，用tflite

tflite那么多怎么知道那个是相对应的