采集图片的步骤不变,按照教程ide正常采集就可以了。
在EdgeImpulse网页端上传的时候,一次可以上传同一个文件夹下的百张图片,按住shift键选择你要上传的多张图片即可,label框框内输入这个文件夹里图片分类的名称(口罩识别就是 mask或者face)
喵~
采集图片的步骤不变,按照教程ide正常采集就可以了。
在EdgeImpulse网页端上传的时候,一次可以上传同一个文件夹下的百张图片,按住shift键选择你要上传的多张图片即可,label框框内输入这个文件夹里图片分类的名称(口罩识别就是 mask或者face)
官网的教程,直接用就可以了,不需要不需要不需要设置垂直翻转。
当然,你如果想自己再多设置一遍翻转,需要你更改后面的代码。
没有问题。
教程里的代码都是写好的,除了要根据自己要追踪的颜色修改颜色阈值之外,不需要设置其他的,直接用就可以。不需要自行设置翻转。
2.插入SD卡(OpenMV4或OpenMV4 Plus可以直接保存在OpenMV弹出来的U盘里,可不插SD卡),重新上电OpenMV
3.运行例程 14-WiFi-Shield->fw_update WINC
更新wifi固件
# WINC Firmware Update Script.
#
# This script updates the ATWINC1500 WiFi module firmware.
# 1) Copy the firmware image to a FAT32/exFAT SD card.
# 2) Safe remove/eject the SD card (or umount on Linux).
# 3) Reset the camera from the IDE.
# 4) Run this script to update the firmware.
#
# NOTE: Older fimware versions are no longer supported by the host driver.
# NOTE: The latest firmware (19.6.1) only works on ATWINC1500-MR210PB.
# NOTE: Firmware is at <openmv-ide-install-dir>/share/qtcreator/firmware/WINC1500/winc_19_6_1.bin
import network
# Init wlan module in Download mode.
wlan = network.WINC(mode=network.WINC.MODE_FIRMWARE)
# For ATWINC1500-MR210PB only.
wlan.fw_update("/winc_19_6_1.bin")
2.重新上电OpenMV
3.运行例程 14-WiFi-Shield->fw_update WINC
更新wifi固件
# WINC Firmware Update Script.
#
# This script updates the ATWINC1500 WiFi module firmware.
# 1) Copy the firmware image to a FAT32/exFAT SD card.
# 2) Safe remove/eject the SD card (or umount on Linux).
# 3) Reset the camera from the IDE.
# 4) Run this script to update the firmware.
#
# NOTE: Older fimware versions are no longer supported by the host driver.
# NOTE: The latest firmware (19.6.1) only works on ATWINC1500-MR210PB.
# NOTE: Firmware is at <openmv-ide-install-dir>/share/qtcreator/firmware/WINC1500/winc_19_6_1.bin
import network
# Init wlan module in Download mode.
wlan = network.WINC(mode=network.WINC.MODE_FIRMWARE)
# For ATWINC1500-MR210PB only.
wlan.fw_update("/winc_19_6_1.bin")
https://book.openmv.cc/image/mulity-template-match.html
这个是OpenMV4 H7 Plus进行多模板匹配的演示。
https://book.openmv.cc/image/face.html
这个教程可以用来找到数据库中最接近摄像头拍摄到的人脸。
如果你要判断数据库中是否有人脸,那么你可以设置一个阈值,比如
threshold = 25000 #阈值需要你根据自己的实际图片调整
if pmin>threshold:
print('no') #如果检测到的最接近摄像头拍摄到的人脸的数据库人脸的特征值大于阈值threshold,那么证明数据库中没有这个人脸
else:
print('yes') #反之亦然
虽然OpenMV应该不适合判断是否有数据库中的人脸,但是你可以在分辨不同人脸的代码后面添加这段代码试一下,效果可能不好。