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加串口通信扩展板，能进行RS232或RS485通讯吗？

为什么我用的openmv cam工具选项中，配置openmv cam设置文件的选项是灰色的，不可选择的

我买的型号是OpenMV4 Cam H7 Plus

@kidswong999 那有没有办法，可以对这个roi位置进行补正，可以随着产品位置变更进行位置补正

RTC我试过了，那怎么处理，把时间改为和外部同步

是的，那有没有一种方法可以快速达到OCR功能的，在每个字符位置建立独立的roi进行for循环搜素吗，那有没有带位置矫正功能的

请在import time, sensor, image,pyb
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
from pyb import RTC
#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用from import仅仅引入SEARCH_EX,
#SEARCH_DS两个需要的部分，而不把image模块全部引入。

# Reset sensor
sensor.reset()

# Set sensor settings
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(8)
# Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QVGA
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
# You can set windowing to reduce the search image.
#sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

# Load template.
# Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
templates = ["/0.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm", "/3.pgm","/4.pgm", "/5.pgm", "/6.pgm", "/7.pgm","/8.pgm", "/9.pgm"] #保存多个模板
#加载模板图片

clock = time.clock()

# Run template matching
while (True):
    clock.tick()
    #每1s触发一次相机
    time.sleep_ms(500)
    img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.8, zoom = 1.0)
    #img = sensor.snapshot()
    #相机拍照显示红色
    led = pyb.LED(1)
    #亮灯
    led.on()
    #亮灯3ms
    time.sleep_ms(3)
    led.off()
    result=[]
    for t1 in templates:
        template = image.Image(t1)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r1 = img.find_template(template, 0.65,roi=(57,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r1:
            img.draw_rectangle(r1)
            print(t1) #打印模板名字

    for t2 in templates:
        template = image.Image(t2)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r2 = img.find_template(template, 0.65,roi=(92,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r2:
            img.draw_rectangle(r2)
            print(t2) #打印模板名字
            
    for t3 in templates:
        template = image.Image(t3)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r3 = img.find_template(template, 0.65,roi=(118,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r3:
            img.draw_rectangle(r3)
            #print(t3) #打印模板名字

    for t4 in templates:
        template = image.Image(t4)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r4 = img.find_template(template, 0.65,roi=(150,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r4:
            img.draw_rectangle(r4)
            print(t4) #打印模板名字  
            
    for t5 in templates:
        template = image.Image(t5)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r5 = img.find_template(template, 0.65,roi=(179,110,35,50), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r5:
            img.draw_rectangle(r5)
            print(t5) #打印模板名字                        
    #准备保存以时间命名的图片
    rtc = pyb.RTC()
    dateTime = rtc.datetime()
    year = str(dateTime[0])
    month = '%02d' % dateTime[1]
    day = '%02d' % dateTime[2]
    hour = '%02d' % dateTime[4]
    minute = '%02d' % dateTime[5]
    second = '%02d' % dateTime[6]
    subSecond = str(dateTime[7])

    sensor.snapshot().save(year+month+hour+minute+second+".jpg")
    #保存照片显示绿色
    # Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
    led1 = pyb.LED(2)
    #亮灯
    led1.on()
    #亮灯3ms
    time.sleep_ms(3)
    led1.off()

    print(year+month+hour+minute+second)

   # print(clock.fps())
![0_1646900317503_01421.bmp](正在上传 93%) 这里粘贴代码

import time, sensor, image,pyb
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
from pyb import RTC
#从imgae模块引入SEARCH_EX和SEARCH_DS。使用from import仅仅引入SEARCH_EX,
#SEARCH_DS两个需要的部分，而不把image模块全部引入。

# Reset sensor
sensor.reset()

# Set sensor settings
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(8)
# Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QVGA
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
# You can set windowing to reduce the search image.
#sensor.set_windowing(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

# Load template.
# Template should be a small (eg. 32x32 pixels) grayscale image.
templates = ["/0.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm", "/3.pgm","/4.pgm", "/5.pgm", "/6.pgm", "/7.pgm","/8.pgm", "/9.pgm"] #保存多个模板
#加载模板图片

clock = time.clock()

# Run template matching
while (True):
    clock.tick()
    #每1s触发一次相机
    time.sleep_ms(1000)
    img = sensor.snapshot()
    #相机拍照显示红色
    led = pyb.LED(1)
    #亮灯
    led.on()
    #亮灯3ms
    time.sleep_ms(3)
    led.off()
    for t in templates:
        template = image.Image(t)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r = img.find_template(template, 0.60,roi=(110,90,160,100), step=4, search=SEARCH_EX) #, roi1=(10, 0, 60, 60))
        if r:
            img.draw_rectangle(r)
            print(t) #打印模板名字

    #准备保存以时间命名的图片
    rtc = pyb.RTC()
    dateTime = rtc.datetime()
    year = str(dateTime[0])
    month = '%02d' % dateTime[1]
    day = '%02d' % dateTime[2]
    hour = '%02d' % dateTime[4]
    minute = '%02d' % dateTime[5]
    second = '%02d' % dateTime[6]
    subSecond = str(dateTime[7])

    sensor.snapshot().save(year+month+hour+minute+second+".jpg")
    #保存照片显示绿色
    # Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
    led1 = pyb.LED(2)
    #亮灯
    led1.on()
    #亮灯3ms
    time.sleep_ms(3)
    led1.off()

    #print(year+month+hour+minute+second)

   # print(clock.fps())![0_1646893725838_133456.bmp](正在上传 100%)

@kidswong999 我这边担心输出的模板号不是按我数据数据排列的方式输出，所以我在每一个数字字符位置定义了一个roi(上面程序定义了5个位置的roi），然后在在这个roi位置搜素出对应位置的匹配结果

@kidswong999 我的目的是想识别一组数据，比如“12345”但是这组数据的长度是不固定的，如果我用多模板来做，那这个搜素出来的模板，排序是怎么排的，是以模板号索引高低来排的吗

时间戳问题，把相机时间与waibu时间保持一致

sensor.set_gainceiling(16)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
templates = ["/0.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm","/3.pgm","/4.pgm","/5.pgm","/6.pgm", "/7.pgm","/8.pgm","/9.pgm"]
roi1=(80,38,10,12)
roi2=(90,38,10,12)
roi2=(98,38,10,12)
roi2=(106,38,10,12)
roi2=(111,38,10,12)
clock = time.clock()
while (True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
for t in templates:
template = image.Image(t)
r = img.find_template(template, 0.70,roi1=(80,38,10,12), step=4, search=SEARCH_EX)
if r:
img.draw_rectangle(r)
print(t)

        image.find_template()

#print(clock.fps())

templates=["/0.pgm","/1.pgm","/2.pgm","/3.pgm","/4.pgm","/5.pgm","/6.pgm","/7.pgm","/8.pgm","/9.pgm"]
roi1=(0,10,30,40)
roi2=(30,10,30,40)
roi3=(60,10,30,40)
roi4=(90,10,30,40)
roi5=(120,10,30,40)

#加载模板图片

clock=time.clock()

#Run template matching
while(True):
    clock.tick()
    img=sensor.snapshot()
    for t1 in templates:
        template=image.Image(t1)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r1=img.find_template(template,0.7,[roi1,step=4,search=SEARCH_EX])
        if r1:
            img.draw_rectangle(r1)
            print(t1)

    for t2 in templates:
        template=image.Image(t2)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r2=img.find_template(template,0.7,[roi2,step=4,search=SEARCH_EX])
        if r2:
            img.draw_rectangle(r2)
            print(t2)
            
    for t3 in templates:
        template=image.Image(t3)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r3=img.find_template(template,0.7,[roi3,step=4,search=SEARCH_EX])
        if r3:
            img.draw_rectangle(r3)
            print(t3)       


    for t4 in templates:
        template=image.Image(t4)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r4=img.find_template(template,0.7,[roi4,step=4,search=SEARCH_EX])
        if r4:
            img.draw_rectangle(r4)
            print(t4)  
    for t5 in templates:
        template=image.Image(t5)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r5=img.find_template(template,0.7,[roi3,step=4,search=SEARCH_EX])
        if r4:
            img.draw_rectangle(r5)
            print(t5)

for t in templates:
        template = image.Image(t)
        #对每个模板遍历进行模板匹配
        r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #, roi=(10, 0, 60, 60))
    #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中
    #的0.7是相似度阈值,roi是进行匹配的区域（左上顶点为（10，0），长80宽60的矩形），
    #注意roi的大小要比模板图片大，比frambuffer小。
    #把匹配到的图像标记出来
        if r:
            img.draw_rectangle(r)
            print(t) #打印模板名字

多模板匹配后，怎样按X坐标的升序输出？？

我现在有一个OCR的项目，读取数字字符，OpenMV哪个型号的相机可以对应