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    • openmv怎么同时识别两到四个数字,并将他们输出呢?为什么我只能同时识别一个数字
      # Template Matching Example - Normalized Cross Correlation (NCC)
      #
      # 这个例子展示了如何使用OpenMV凸轮的NCC功能将小部分图像与图像的各个部分
      # 进行匹配...期望获得极其可控的环境NCC并不是全部有用的。
      #
      # 警告:NCC支持需要重做!到目前为止,这个功能需要做大量的工作才能有用。
      # 这个脚本将重新表明功能的存在,但在目前的状态是不足的。
      
      import time, sensor, image
      from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
      #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(1)
      sensor.set_gainceiling(16)
      # Max resolution for template matching with SEARCH_EX is QQVGA
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
      # 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", "/6.pgm"] #保存多个模板
      #加载模板图片
      
      clock = time.clock()
      
      # Run template matching
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
      
          # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
          # ROI: The region of interest tuple (x, y, w, h).
          # Step: The loop step used (y+=step, x+=step) use a bigger step to make it faster.
          # Search is either image.SEARCH_EX for exhaustive search or image.SEARCH_DS for diamond search
          #
          # Note1: ROI has to be smaller than the image and bigger than the template.
          # Note2: In diamond search, step and ROI are both ignored.
          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
      
          #print(clock.fps())
      
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    • RE: 这个代码之前用的一直好好的 吃顿饭回来就成这样了 走的时候线也拔掉了,求看看怎么解决

      0_1626327903057_bc240a0c-2f79-4012-8d3d-53692d0152f2-image.png

      发布在 OpenMV Cam
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      luro
    • 这个代码之前用的一直好好的 吃顿饭回来就成这样了 走的时候线也拔掉了,求看看怎么解决

      0_1626327844139_错误.png

      import sensor, image, time
      from pyb import UART
      import json
      
      red_threshold  = (87, 21, 27, 93, -5, 92)
      sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
      sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
      sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
      clock = time.clock() # Tracks FPS.
      
      uart = UART(3, 115200)
      uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)  #8位数据位,无校验位,1位停止位
      
      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().
          img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
      
          blobs = img.find_blobs([red_threshold])
          if blobs:
      
              max_blob = find_max(blobs)
              img.draw_cross(max_blob.cx(),max_blob.cy())
              img.draw_circle(max_blob.cx(),max_blob.cy(),max_blob.cx()-max_blob.x(), color = (255, 255, 255))
              X =int(max_blob.cx()-img.width()/2)
              Y =int(max_blob.cy()-img.height()/2)
      
            #  FH = bytearray([0xb3,0xb3])
            #  uart.write(FH)     #打印帧头
      
              data = bytearray([0xb3,0xb3,-X,Y,0x5b])
              uart.write(data)    #打印XY轴的偏移坐标
      
      
              print("X轴偏移坐标 : ",-X)
              print("Y轴偏移坐标 : ",Y)
      
      
              print("帧率 : ",clock.fps())请在这里粘贴代码
      
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