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红外热成像之类的可以实现吗？如果可以，怎么用openmv实现？

opencv-Python可以在openmv上使用吗？

用openmv的阈值编辑器对手掌的图片进行调整，肤色的阈值好像和墙壁接近。如果背景是墙壁，经常识别到墙壁，而且方框一直闪烁，识别到不同位置。该怎么解决肤色阈值的问题。openmv的肤色取值是不是和opencv的hsv颜色模型的原理类似。
我的肤色阈值：hand_threshold = (85, 49, -8, 81, -81, 76)。

TensorFlow训练的模型是.pb文件，怎么转换为cascade文件？openmv有提供相应的转换工具吗？

比如说opencv里凸包检测的算法，要调用到opencv的头文件和函数，在openmv里要怎么实现？

 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
 #include <iostream>
 #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>

 using namespace cv;
 using namespace std;

 Mat src; Mat src_gray;
 int thresh = 100;
 int max_thresh = 255;
 RNG rng(12345);

 /// Function header
 void thresh_callback(int, void* );

/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
 {
   /// Load source image and convert it to gray
   src = imread( argv[1], 1 );

   /// Convert image to gray and blur it
   cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
   blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );

   /// Create Window
   char* source_window = "Source";
   namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
   imshow( source_window, src );

   createTrackbar( " Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
   thresh_callback( 0, 0 );

   waitKey(0);
   return(0);
 }

 /** @function thresh_callback */
 void thresh_callback(int, void* )
 {
   Mat src_copy = src.clone();
   Mat threshold_output;
   vector<vector<Point> > contours;
   vector<Vec4i> hierarchy;

   /// Detect edges using Threshold
   threshold( src_gray, threshold_output, thresh, 255, THRESH_BINARY );

   /// Find contours
   findContours( threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

   /// Find the convex hull object for each contour
   vector<vector<Point> >hull( contours.size() );
   for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
      {  convexHull( Mat(contours[i]), hull[i], false ); }

   /// Draw contours + hull results
   Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.size(), CV_8UC3 );
   for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
      {
        Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
        drawContours( drawing, contours, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
        drawContours( drawing, hull, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
      }

   /// Show in a window
   namedWindow( "Hull demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
   imshow( "Hull demo", drawing );
 }

来源：https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html#hull

怎么制作属于自己的神经网络模型？例如识别手掌的模型。

哪位有识别手掌的分类器cascade文件或者xml文件可以分享？我自己训练的分类器识别精度好低。

代码如下可正常运行

hand_cascade = image.HaarCascade("hand.cascade", stages=25)

我把我的cascade文件放到openmv的根目录下，修改代码为

hand_cascade = image.HaarCascade("hand", stages=25)

但还是显示找不到文件怎么办？
OSError: Could not find the file

人脸检测里face_cascade=image.HaarCascade("frontalface", stages=25)这行代码里的frontalface存放在哪里？
如果要使用自己的HaarCascade文件应该存放在哪里？

如果是自己训练一个呢，用opencv先做好识别手势的Haar分类器，然后把原本openmv调用识别人脸的分类器换做识别手势的。

有没有已经做好的手势识别的OpenCV Haar Cascade可以分享？

硬件：电机25GA370直流减速电机，tb6612驱动芯片，电源模块，电池，openmv

leap motion好贵呀

# Blob Detection Example
#
# This example shows off how to use the find_blobs function to find color
# blobs in the image. This example in particular looks for dark red objects.

import sensor, image, time#导入感光元件，图像，时钟模块
import car
from pid import PID

# You may need to tweak the above settings for tracking red things...
# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.

#常规设置
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.重置图像分辨率
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.设置图像为RGB565，彩色
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.跳过几帧，使以上设置生效
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.设置白平衡关闭；颜色识别时，要关闭白平衡，避免影响识别
clock = time.clock() # Tracks FPS.跟踪快照之间经过的毫秒数



# For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,
# very, controlled enviroment where the lighting is constant...

#设置图像阈值，根据需要修改
blue_threshold   = (52, 13, 34, -3, -26, -51)

'''
标准参数；
作用是如果摄像头检测到的小球的色块的像素点数>2000的话，说明我们的小车距离我们的小球很近
>2000，就使小车后退一点，和小球保持一段距离
<2000，就使小车追踪这个小车

'''
size_threshold = 2000   #自定义


#x_pid是方向pid，控制电机的方向
#如果小车转动的角度过大，可以调整'p'参数小一点
#？？？只传入p, i参数，imax代表？？？
x_pid = PID(p=0.2, i=1, imax=100)


#h_pid是距离pid，控制小车的速度
#如果小车的速度过快，可以调整'p'参数小一点

h_pid = PID(p=0.02, i=0.1, imax=50)


#find_max函数找到视野中面积最大的小球
#在视野中出现不止一个小球，找到面积最大，即最近的小球；
def find_max(blobs):
    max_size=0
    for blob in blobs:
        if blob[2]*blob[3] > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob[2]*blob[3]
    return max_blob

while(True):
    clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().跟踪快照之间经过的毫秒数

    #从sensor中截取一段图像
    img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.

    #调用颜色识别的函数
    blobs = img.find_blobs([blue_threshold])
    if blobs:   #如果找到色块
        max_blob = find_max(blobs)#找到最大的色块去追踪
        #pid的差值，用于计算后面pid的参数
        x_error = max_blob[5]-img.width()/2
        h_error = max_blob[2]*max_blob[3]-size_threshold
        print("x error: ", x_error)

        '''
        for b in blobs:
            # Draw a rect around the blob.
            img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
            img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
        '''

        img.draw_rectangle(max_blob[0:4]) # rect 在找到的色块上划矩形
        img.draw_cross(max_blob[5], max_blob[6]) # cx, cy 在找到的色块上划十字

        #通过传参给pid函数，得到结果，放回控制小车的参数
        x_output=x_pid.get_pid(x_error,1)#传入误差值和积分参数
        h_output=h_pid.get_pid(h_error,1)

        print("h_output",h_output)

        #小车的距离pid一致，方向pid相反
        car.run(-h_output-x_output,-h_output+x_output)

    #未找到色块则慢速原地旋转，寻找四周的色块
    else:
        car.run(0,0)

代码主要是教程里的，改了几个参数而已。
在追踪色块时，我固定好蓝色色块，让小车靠近，然后PID控制的时候有点奇怪，小车会偏向右边（或左边）直到固定的色块不在镜头范围内。

我的电机是12v620转的。

如果使用人脸检测里的训练方法是否能解决？要怎样做呢？

搜索了之前的答案，openmv没有识别手掌形状的算法，那识别轮廓有没有什么其他可行的办法？

openmv可以支持手势识别吗？
不过我只需要openmv识别到手掌和五个手指张开这样一个形状要用什么方法实现呢？

谢谢，这个问题解决了。不过在人脸上画方框用到 img.draw_rectangle(max_blob.rect())时出现问题， img.find_features没有rect()的方法，该用哪个方法代替。