导航

    • 登录
    • 搜索
    • 版块
    • 产品
    • 教程
    • 论坛
    • 淘宝
    1. 主页
    2. 6bf4
    6
    • 举报资料
    • 资料
    • 关注
    • 粉丝
    • 屏蔽
    • 帖子
    • 楼层
    • 最佳
    • 群组

    6bf4

    @6bf4

    0
    声望
    7
    楼层
    356
    资料浏览
    0
    粉丝
    0
    关注
    注册时间 最后登录

    6bf4 关注

    6bf4 发布的帖子

    • RE: 识别人脸 OSError:File corrupted?

      openmv也重新格式化再拍过,也没有什么用

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • RE: 识别人脸 OSError:File corrupted?

      文件也没什么问题,为什么会报错文件损坏?

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • 识别人脸 OSError:File corrupted?

      0_1626352450688_QQ图片20210715203349.png 0_1626352527481_QQ图片20210715203514.png 0_1626352552428_QQ图片20210715203539.png 0_1626352618332_QQ图片20210715203646.png
      问题出现在选中的那行

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • RE: OSError:A hard error occurred in the low level disk I/Olayer

      @kidswong999 这个口罩代码单独用openmv的话是可以运行的,可是我还有其他代码和文件,所以会放在sd卡中储存,而如果把另外两个文件和代码放在sd中就会出现这种情况

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • RE: OSError:A hard error occurred in the low level disk I/Olayer

      知道了,是因为把这三个文件放在sd卡里运行,没有下到openmv,谢谢啦

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • RE: OSError:A hard error occurred in the low level disk I/Olayer

      for obj in tf.classify(net, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):在这一行报错

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4
    • OSError:A hard error occurred in the low level disk I/Olayer

      口罩识别报错

      # Edge Impulse - OpenMV Image Classification Example
      
      import sensor, image, time, os, tf
      
      sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)    # 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")
      

      0_1621926631432_QQ图片20210525151016.png

      发布在 OpenMV Cam
      6
      6bf4