openmv clock
时间: 2023-08-07 09:03:35 浏览: 87
在OpenMV中,clock是一个用于跟踪帧率(FPS)的对象。它可以通过调用`clock.tick()`方法来更新帧率。在给定的示例程序中,我们可以看到以下代码段:
```
clock = time.clock() # Create a clock object to track the FPS.
while(True):
clock.tick() # Update the FPS clock.
...
```
这段代码创建了一个`time.clock()`对象,并在每个循环中调用`clock.tick()`方法来更新帧率。最后,通过调用`clock.fps()`方法来打印出当前的帧率。因此,`clock`在这里用于追踪和打印帧率。
相关问题
openmv教程
OpenMV是一种基于MicroPython的小型机器视觉平台,可用于制作各种简单的计算机视觉项目。以下是OpenMV的一些入门教程:
1. 安装OpenMV IDE:打开OpenMV官网,下载并安装OpenMV IDE。
2. Hello World:在OpenMV IDE中,点击“File”->“New Script”,然后输入以下代码:
```
import sensor
import image
import time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
print(clock.fps())
```
然后连接OpenMV板子并运行程序,你将会看到控制台输出帧率。
3. 读取图像:在OpenMV IDE中,点击“File”->“New Script”,然后输入以下代码:
```
import sensor
import image
import time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
img.save("example.bmp")
```
然后连接OpenMV板子并运行程序,你将会看到图片被保存在OpenMV板子上。
4. 物体检测:在OpenMV IDE中,点击“File”->“New Script”,然后输入以下代码:
```
import sensor, image, time
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()
#加载Haar级联分类器
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25)
for r in objects:
img.draw_rectangle(r)
print("FPS:", clock.fps())
```
然后连接OpenMV板子并运行程序,你将会看到OpenMV检测到人脸,并在图像中绘制了矩形。
以上是一些OpenMV的入门教程,希望对你有所帮助。
openmv识别方框
您好!对于OpenMV的方框识别,您可以使用OpenMV的机器视觉库来实现。以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用OpenMV来识别方框:
```pythonimport sensor, image, time# 初始化摄像头sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 设置颜色阈值,用于识别方框thresholds = [(30,100,15,127,15,127)] # 可根据实际情况进行调整# 打开摄像头预览sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()
while True:
clock.tick()
img = sensor.snapshot()
# 在图像中寻找方框 blobs = img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200)
# 如果找到了方框 if blobs:
for blob in blobs:
img.draw_rectangle(blob.rect())
# 显示图像预览 img.draw_string(10,10, "FPS: " + str(clock.fps()))
img.show()
```
请注意,上述代码仅为演示目的,可能需要根据您的实际情况进行调整和优化。希望对您有帮助!如有任何问题,请随时向我提问。
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