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    3eug

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    • openmv的内置固件库没有format函数或者f“”来拼接字符串吗?有的话应该在那里找?

      ????应该怎么去找

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • openmv4是否支持3的固件

      哪里可以下载3的固件包

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • openmv4cam怎么解决关于栈堆不足的问题?

      MemoryError:快帧缓冲区堆栈内存不足请降低运行此算法的分辨率图像以绕过此问题!

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      3eug
    • RE: MemoryError 这个错误应该怎么解决?

      @kidswong999 有没有什么解决办法呢

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • RE: MemoryError 这个错误应该怎么解决?

      @kidswong999 就是openmv4原本的神经网络模块用不了新的神经网络没法用就没有神经网络功能吗?

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • MemoryError 这个错误应该怎么解决?

      Edge Impulse - OpenMV Image Classification Example

      import sensor, image, time, os, tf

      sensor.reset() # Reset and initialize the sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)
      sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window.
      sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust.

      net = "trained.tflite"
      labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]

      clock = time.clock()
      while(True):
      clock.tick()

      img = sensor.snapshot()
      
      # default settings just do one detection... change them to search the image...
      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]))
      
      print(clock.fps(), "fps")
      

      错误翻译:MemoryError:快帧缓冲区堆栈内存不足请降低运行此算法的分辨率图像以绕过此问题!

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      3eug
    • RE: 生成出来的程序运行时出错误OSError【Errno 2】ENOENT应该怎么解决?

      @kidswong999 好的十分感谢

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • RE: 生成出来的程序运行时出错误OSError【Errno 2】ENOENT应该怎么解决?

      @kidswong999 这次没出之前的错误告诉我堆栈内存不足这个应该怎么解决

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      3eug
    • RE: 生成出来的程序运行时出错误OSError【Errno 2】ENOENT应该怎么解决?

      @kidswong999 我就是按照它的步骤放在u盘里面

      发布在 OpenMV Cam
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      3eug
    • 生成出来的程序运行时出错误OSError【Errno 2】ENOENT应该怎么解决?

      Edge Impulse - OpenMV Image Classification Example

      import sensor, image, time, os, tf

      sensor.reset() # Reset and initialize the sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
      sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)
      sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window.
      sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust.

      net = "trained.tflite"
      labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]

      clock = time.clock()
      while(True):
      clock.tick()

      img = sensor.snapshot()
      
      # default settings just do one detection... change them to search the image...
      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]))
      
      print(clock.fps(), "fps")
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