@kidswong999 再请问一下，我买的OpenMV摄像头上写着1080p
，我这里用1080p的sensor.set_framesize就报错。我现在最高只能用到VGA的480p。
所以说有办法用到1080p么？这个整幅图识别人物，像素太低的话，识别问题很大，人站远一点就检测不到了，显示没得人这样。

谢谢！这个100ms就是频率嘛？

import sensor, image, time, os, tf
from pyb import UART
uart = UART(3, 115200)
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.VGA)
sensor.set_windowing((640, 480))
sensor.skip_frames(time=2000)
net = tf.load('person_detection')
labels = ['unsure', 'person', 'no_person']
clock = time.clock()
while(True):
	clock.tick()
	img = sensor.snapshot()
	for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
		for i in range(len(obj.output())):
			if i==1:
				if obj.output()[i]>=0.5:
					uart.write("YR\r\n")
				else:
					uart.write("MR\r\n")
				time.sleep_ms(100)

本段代码实现整幅图有没有人检测后，给串口发送数据。但是我不知道如何控制发送数据的频率？就比如一秒发一次数据，代码应该如何改动呢？

谢谢！
labels = ['unsure', 'person', 'no_person']
请问这三个值是什么权重，然后计算最后得出总的结果——整个房间有没有人呢？
person和no_person互补，这个是有没有人的概率
unsure是不确定性
所以这两个变量怎样决定最终的结果呢？

例程讲解25-tf_person_detection_search_whole_window TensorFlow整幅图像人检测

该例程说，板子内置了Google的人检测模型。有两个问题想请教一下：

1、最后会导出三个数值：labels = ['unsure', 'person', 'no_person']，根据他们的数值（应该是概率吧？），如何判断整幅图里是否有人？

2、整个代码我能理解，都是在roi内一一比对。想问一下那个内置的Google模型具体是什么？是算法，还是图像？请问有没有具体的相关资料呢？我担心答辩的时候老师会问到这个，谢谢了！

@kidswong999 请问一下这个电平调整好后，直接两边单片机引脚相连就行么？然后32那边再判断IO口的电平，来做后续动作？

请问一下这个电平调整好后，直接两边单片机引脚相连就行么？然后32那边再判断IO口的电平，来做后续动作？

如果OpenMV只是传递高低点电平给STM32的话，也是需要像图示那样连接么？还是说就连两个板子的一个I/O口就行？

打算将OpenMV识别出图像是否有人后，将这个数据通过I/O口传给STM32做进一步控制（有人就是高电平，没人低电平），是不是需要另外购买一个串口调试扩展版呀？

观看了串口通信视频教程，上面写的是连接电脑后和电脑上的串口助手通信，我想发信息给开发板，就不太明白了，求解答，谢谢！