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用tflite能不能和多模板匹配一样,找到多个模板
我用TensorFlow Lite训练出来的数字识别模型,只能判断它是不是这个数字,能不能和多模板匹配一样告诉我有哪几个模板
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RE: 用录制移动物体动图例程生成的gif转换为png后,在Edge impulse上训练会报错
就是我想用edge impulse训练一个动作,用代码来录制gif,把gif转换为png后上传到edge impulse,但是在训练的时候会报错
报错内容为 错误:不支持 / 的操作数类型:'int' 和 'NoneType' -
用录制移动物体动图例程生成的gif转换为png后,在Edge impulse上训练会报错
报错为: 错误:不支持 / 的操作数类型:'int' 和 'NoneType'
请问有相关操作指导没
还是说目前不能用openmv4 plus来训练动作识别模型# 录制移动物体动图 # # 注意:您将需要SD卡来运行此示例。 # # 您可以使用OpenMV Cam来录制gif文件。可以用于RGB565图或灰度图。 # 使用像GIMP这样的照片编辑软件在将GIF上传到网络之前对其进行压缩和优化。 # # 此示例演示如何使用OpenMV的帧差异来进行运动检测。检测到运动后, # 您的OpenMV摄像机将拍摄视频。 import sensor, image, time, gif, pyb, os RED_LED_PIN = 1 BLUE_LED_PIN = 3 sensor.reset() # 初始化sensor sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or sensor.GRAYSCALE #设置图像色彩格式,有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # or sensor.QVGA (or others) #设置图像像素大小 sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 if not "temp" in os.listdir(): os.mkdir("temp") # 新建一个新的文件夹 while(True): pyb.LED(RED_LED_PIN).on() print("About to save background image...") sensor.skip_frames(time = 2000) # 给用户一个时间来准备 pyb.LED(RED_LED_PIN).off() sensor.snapshot().save("temp/bg.bmp") print("Saved background image - Now detecting motion!") pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on() diff = 10 # We'll say we detected motion after 10 frames of motion. while(diff): img = sensor.snapshot() img.difference("temp/bg.bmp") stats = img.statistics() # state[5]是照明颜色通道的最大值。当整个图像的最大光照高于20时 # 触发下面的代码。 # 照明差异最大值应该为零。 if (stats[5] > 20): diff -= 1 g = gif.Gif("example-%d.gif" % pyb.rng(), loop=True) clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率 print("You're on camera!") for i in range(100): clock.tick() # clock.avg()返回帧与帧之间的毫秒数,其中包含gif延迟 g.add_frame(sensor.snapshot(), delay=int(clock.avg()/10)) # centiseconds. print(clock.fps()) g.close() pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off() print("Restarting...")
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运行gif录制动图时,每次都会自动断开连接,并且录制出来的gif打不开
# 录制动图例程 # # 注意:您将需要SD卡来运行此示例。 # # You can use your OpenMV Cam to record gif files. You can either feed the # recorder object RGB565 frames or Grayscale frames. Use photo editing software # like GIMP to compress and optimize the Gif before uploading it to the web. # 你可以用你的OpenMV摄像头来记录gif文件。您可以提供记录器对象RGB565帧或灰度帧。 # 使用像GIMP这样的照片编辑软件来压缩和优化Gif,然后再上传到web。 import sensor, image, time, gif, pyb RED_LED_PIN = 1 BLUE_LED_PIN = 3 sensor.reset() # 初始化sensor sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or sensor.GRAYSCALE #设置图像色彩格式,有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # or sensor.QVGA (or others) #设置图像像素大小 sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效 clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率 pyb.LED(RED_LED_PIN).on() sensor.skip_frames(30) # Give the user time to get ready. #程序开始时,先等待30帧图像,让用户有时间准备 pyb.LED(RED_LED_PIN).off() pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on() g = gif.Gif("example.gif", loop=True) #gif.Gif(filename, width=Auto, height=Auto, color=Auto, loop=True)创建一个gif对象,filename为保存gif动图的文件路径 print("You're on camera!") for i in range(100): clock.tick() # clock.avg()返回帧与帧之间的毫秒数,其中包含gif延迟 g.add_frame(sensor.snapshot(), delay=10) # centiseconds. #gif.add_frame(image, delay=10),向gif动图中添加图片,delay=10指每隔 #10分秒添加一张图。 print(clock.fps()) g.close() pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off() print("Done! Reset the camera to see the saved recording.")
用的是openmvh7 plus 最新的固件版本
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使用串口通讯接受数据时,使用decode数据就没有了
在stm32传输数据给openmv4 plus 时不使用decode函数能收到准确的ascii码,在使用后接收到的没有数据。
import sensor, image, time from pyb import UART clock = time.clock() # Tracks FPS. uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 #设置串口 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=0) # init with given parameters #图像循环 while(True): if uart.any(): a = uart.readline().decode() print(a)
import sensor, image, time from pyb import UART clock = time.clock() # Tracks FPS. uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 #设置串口 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=0) # init with given parameters #图像循环 while(True): if uart.any(): a = uart.readline() print(a)