@州山 你好,我现在也在做STM32和openMV的串口通信,请问两者之间是怎么连接的呢。我是这么连接的
RXD(10)—— TXD(P4)
TXD(9)------ RXD(P5)
GND --------- GND
3.3V -------- VIN
但是我一插上就只是闪了一下白光,就灭灯了,没有运行程序
@州山 你好,我现在也在做STM32和openMV的串口通信,请问两者之间是怎么连接的呢。我是这么连接的
RXD(10)—— TXD(P4)
TXD(9)------ RXD(P5)
GND --------- GND
3.3V -------- VIN
但是我一插上就只是闪了一下白光,就灭灯了,没有运行程序
@kidswong999 引用的是例程7人脸识别的代码
复制例程里面的确实可以使用,但是我写出来的就会显示这个错误
# 人脸识别例程
#
# 这个例子展示了OpenMV Cam的内置人脸检测功能。
#
# 人脸检测通过在图像上使用Haar Cascade特征检测器来工作。 haar级联是
# 一系列简单的区域对比检查。 对于内置的前表面探测器,有25个阶段的检查,
# 每个阶段有数百个检查一块。 Haar Cascades运行速度很快,因为只有在
# 以前的阶段过去后才会评估后期阶段。 此外,您的OpenMV使用称为
# 整体图像的数据结构来在恒定时间内快速执行每个区域对比度检查
#(特征检测仅为灰度的原因是因为整体图像的空间需求)。
import sensor, time, image
# Reset sensor
sensor.reset()
# Sensor settings
sensor.set_contrast(1)
sensor.set_gainceiling(16)
# HQVGA and GRAYSCALE are the best for face tracking.
sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
#注意人脸识别只能用灰度图哦
# Load Haar Cascade
# By default this will use all stages, lower satges is faster but less accurate.
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
#image.HaarCascade(path, stages=Auto)加载一个haar模型。haar模型是二进制文件,
#这个模型如果是自定义的,则引号内为模型文件的路径;也可以使用内置的haar模型,
#比如“frontalface” 人脸模型或者“eye”人眼模型。
#stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配,但会降低准确率。
print(face_cascade)
# FPS clock
clock = time.clock()
while (True):
clock.tick()
# Capture snapshot
img = sensor.snapshot()
# Find objects.
# Note: Lower scale factor scales-down the image more and detects smaller objects.
# Higher threshold results in a higher detection rate, with more false positives.
objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35)
#image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大,
#匹配速度越快,错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。
#在找到的目标上画框,标记出来
# Draw objects
for r in objects:
img.draw_rectangle(r)
# Print FPS.
# Note: Actual FPS is higher, streaming the FB makes it slower.
print(clock.fps())
我用的不是官方例程里面的代码,麻烦你认真看一下,我的问题是显示NameError: name '“frontalface”' is not defined
import sensor, time, image, pyb
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 = 5000) #等待5s
#SUB = "s1"
NUM_SUBJECTS = 6 #图像库中不同人数,一共6人
NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片
img = sensor.snapshot()
#img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))
d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d0为当前人脸的lbp特征
img = None
pmin = 999999
num=0
def min(pmin, a, s):
global num
if a<pmin:
pmin=a
num=s
return pmin
for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):
dist = 0
for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))
d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小,被检测人脸与此样本更相似更匹配。
print(pmin)
print(num) # num为当前最匹配的人的编号。
import sensor, time, image, pyb
from pyb import UART
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 = 5000) #等待5s
uart = UART(3,9600)
face_cascade = image.HaarCascade(“frontalface”, stages=25)
#红灯亮
pyb.LED(1).on()# Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
NUM_SUBJECTS = 6 #图像库中不同人数,一共6人
NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片
flag=True
while(flag):
img = sensor.snapshot()
objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
if objects:
#红灯灭
pyb.LED(1).off()# Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
#绿灯亮
pyb.LED(2).on()# Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
for r in objects:
img.draw_rectangle(r)
ROIimg=img.copy(r)
flag=False
#img = image.Image(“singtown/%s/1.pgm”%(SUB))
d0 = ROIimg.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d0为当前人脸的lbp特征
img = None
pmin = 999999
num=0
def min(pmin, a, s):
global num
if a<pmin:
pmin=a
num=s
return pmin
for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1): # s=1
dist = 0
for i in range(1, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
img = image.Image("data/s%d/%d.pgm"%(s, i)) #.pgm or "example.bmp" (or others)
d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小,被检测人脸与此样本更相似更匹配。
if pmin<50000:
message = "liujuan"
uart.write(message)
#绿灯灭
pyb.LED(2).off()# Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
#蓝灯亮
pyb.LED(3).on()# Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
print(message)
print(pmin)
print(num) # num为当前最匹配的人的编号。