自己来答，解决办法，把代码重复的作为模块，输入参数，得出结果..........

你没初始化uart.init(9600, bits=8, parity=None, stop=1)

4.4.4的软件，H7plus-4.5.9的固件，1400行的代码，昨晚在同样版本的计算机写好，今天换一台电脑接着调试就报错了，这是什么原因呢，网上找不到类似情况

你的固件是最新4.5.9吗

搞定了，应该是img变化了，crop加上copy=True参数

思路：
图像需要分割处理分别识别，list2和list3是从主函数传递进来的
利用img1，img2分别把img中的感兴趣区域划出来，再在img1，img2上操作

img2 =img.scale(roi=(list3[1],h0,list2[len(list2)-1]-list2[0],h1)) # x,y,w,h
img1 =img.scale(roi=(list2[0],h0,list3[0]-list2[0],h1)) #第二行开始报错了

不能对img这样操作吗，哪怕我把这两句分开写到两个if循环都不行，第二个就是错了

猜测：难道原始img已经变了吗，list里的参数，我先用变量传递进来，确保list没有改变，也还是报错

你的驱动版本低，貌似不是最新的ide，该不会有bug吧

你初始化没，com口也要对

识别液晶管数字，4.5.9的驱动，增益和白平衡也关了
主要部分：
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

sensor.set_windowing(80, 96)
img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
img.erode(2,threshold = 6)

scores = model.predict([img])[0].flatten().tolist()
训练集是固定机位微暗环境拍的，单个数字图，也是类似的黑白图，识别也是老位置固定机位单个数字，图像稍微处理一下边界应该算挺清晰的，valaccuracy有0.9左右吧。
但是实际识别几次效果却不理想，
出来的识别准确率30不到，只有个别稍微准点，这是哪一步错了吗