请在这里粘贴代码
import pyb
import sensor, image, time, math
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking
sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking
while(True):
#拍摄一张照片
img = sensor.snapshot()
请问uart.readchar()和uart.readline(),我看到readchar()是从总线上读取数据，那么请问假如STM32发送数字1.下面的代码中，readchar()能读出1嘛？
if uart.any():
a=.uart.readchar()
请问tf训练过后进行数字识别，帧率会很低嘛？我看到口罩识别的帧率是3，我担心数字识别也会这么低。
这是例程的高帧率代码，我用M3的旧摄像头又150帧的帧率，M4新买的摄像头只有50帧左右，这是为啥啊？
# 高帧率FPS示例
#
# 此示例显示如何使全局快门相机的帧速率极高。
# 为此，您需要将分辨率设置为较低的值，以便在相机上激活像素分级，然后减少最大曝光时间。
#
# 当分辨率为320x240或更低时，相机会以2倍的速度读取像素。
# 当分辨率为160x120或更低时，相机读取像素的速度提高了4倍。
# 这是因为像素分级会自动激活，以提高读取速度。
#
# 虽然读取速度可能会增加，但相机必须仍然会在请求时间内曝光图像，
# 因此除非缩短曝光时间，否则不会获得最大读取速度。
# 这会产生一个黑暗的图像，所以你需要大量的照明以获得高FPS。
import sensor, image, time
sensor.reset() # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # Set frame size to QQVGA (160x120) - make smaller to go faster
sensor.skip_frames(time = 2000) # Wait for settings take effect.
clock = time.clock() # Create a clock object to track the FPS.
sensor.set_auto_exposure(True, exposure_us=5000) # make smaller to go faster
while(True):
clock.tick() # Update the FPS clock.
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
print(clock.fps()) # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected
# to the IDE. The FPS should increase once disconnected.
我又一次自己解决了
转化为灰度图的时候把copy=True，这样就在栈上修改图象了，不是在基础图像上修改。然后赋给另一个对象，保存另一个图像就可以了。
# 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
# 重置感光元件
sensor.reset()
# 感光元件设置
sensor.set_contrast(3)
sensor.set_gainceiling(16)
# HQVGA and GRAYSCALE are the best for face tracking.
# HQVGA和灰度对于人脸识别效果最好
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2)
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
#注意人脸识别只能用灰度图哦
sensor.skip_frames(time = 5000)
# 加载Haar算子
# 默认情况下，这将使用所有阶段，更低的satges更快，但不太准确。
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()
# 拍摄一张照片
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
for r in objects:
img.draw_rectangle(r)
img.to_grayscale()
img.save("singtown/1.jpg")
img.to_rgb565()
# 打印FPS
# 注：实际FPS更高，流FB使它更慢。
print(clock.fps())
 