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    aiol

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    aiol 发布的帖子

    • RE: 怎么比较神经网络识别的正确率大小呢

      找到原因了 把列表里的“bottle”这种的判断删去就没事了

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • RE: 怎么比较神经网络识别的正确率大小呢

      if predictions_list[i][0]=='bottle' and float(predictions_list[i][1])>0.8:
      就我这句错了 说我越界了 要怎么写才是对的呢

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • 怎么比较神经网络识别的正确率大小呢
      import sensor, image, time, os, tf, time
      from pyb import Servo
      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")]
      s1 = Servo(1) # P7连接舵机的PWM线
      s2 = Servo(2) # P8
      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]))
                  if predictions_list[i][0]=='battery' and predictions_list[i][1]>0.8:             #在什么概率下 进行不同的动作
                      print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
                      for i in range(-180,-90):
                          s1.angle(0)
                          s2.angle(i)
                          time.sleep(10)
                  if predictions_list[i][0]=='bottle' and float(predictions_list[i][1])>0.8:
                      print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
                      for i in range(-180,0):
                          s1.angle(90)
                          s2.angle(i)
                          time.sleep(10)
                  if predictions_list[i][0]=='can' and float(predictions_list[i][1])>0.8:
                      print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
                      for i in range(-180,90):
                          s1.angle(180)
                          s2.angle(i)
                          time.sleep(10)
                  if predictions_list[i][0]=='cigarette' and float(predictions_list[i][1])>0.8:
                      print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
                      for i in range(-180,180):![0_1607955907770_f599f1802baf269f4b0010f9c928f49.jpg](https://fcdn.singtown.com/4c0a1418-650a-4853-9f62-6284660f5ecd.jpg) 
                          s1.angle(270)
                          s2.angle(i)
                          time.sleep(10)
      
      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • 这是我写的代码,我是接受到串口猜开启人脸识别的 可一运行程序 芯片就发烫
      import sensor, time, image, pyb, machine
      from pyb import UART
      
      sensor.reset()
      sensor.set_contrast(3)
      sensor.set_gainceiling(16)
      sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      uart = UART(3, 19200, timeout_char = 1000)
      face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
      print(face_cascade)
      
      # FPS clock
      clock = time.clock()
      
      
      while (True):
          clock.tick()
          if uart.any():
              a = uart.readline()
              print (a)
              start = pyb.millis()
              while a==b'1':
                  img = sensor.snapshot()
                  objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
                  for r in objects:
                      img.draw_rectangle(r)
                      if r[1]>50:
                          print ('incorrect')
                      elif r[1]<50:
                          print ('correct')
                  if pyb.millis() - start>60000:
                       print ('failed')
                       break
                  if objects:
                       print ('success')
                       break
      
      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • RE: 急急急!如何控制摄像头在收到串口数据后,才进行人脸识别

      我也想知道 顶上

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • 循环一段程序一分钟 想参考一下别人怎么写

      我想单独循环几行代码一分钟 可以用什么函数写吗

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • RE: 请问怎么用openmv写识别到人脸的时间到没有人脸的时间呢?

      @kidswong999 感谢!!!

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • RE: 请问怎么用openmv写识别到人脸的时间到没有人脸的时间呢?

      @kidswong999 可以写个大概给我学习一下吗 不知道怎么用

      发布在 OpenMV Cam
      A
      aiol
    • RE: 请问怎么用openmv写识别到人脸的时间到没有人脸的时间呢?

      我是想写 openmv识别到人脸后记录开始时间 如果1分钟内识别不到人脸 就记为结束时间 完了结束时间-开始时间=时间段 然后我想通过串口助手发送这个时间段给别的单片机

      发布在 OpenMV Cam
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      aiol