sensor.set_auto_gain(False)

时间: 2023-08-19 20:12:27 浏览: 139
sensor.set_auto_gain(False)是OpenMV中的一个函数调用，用于关闭自动增益功能。自动增益是指相机根据场景的亮度自动调整图像的增益，以确保图像的亮度合适。关闭自动增益后，相机将不再自动调整图像的增益，而是使用固定的增益值。这样可以避免在不同场景下图像亮度的变化，但也可能导致图像过暗或过亮。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [openmv传承（一）:自动灰度颜色跟踪示例](https://blog.csdn.net/qq_52528413/article/details/124849833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [OpenMV学习--sensor模块](https://blog.csdn.net/weixin_58512942/article/details/125834168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [OpenMV扫码识别](https://blog.csdn.net/qq_63922192/article/details/127176785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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标题中的“image_sensor.rar_image_sensor”表明这是一个关于图像传感器（Image Sensor）的压缩包，其中可能包含与摄像头驱动相关的源代码文件。描述中提到“摄像头驱动”，“内有基本的框架”，并指出这对理解...

可以把这段代码精简吗import sensor, image, time, lcd from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) lcd.init() sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) lcd.display(img) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2c.r(), 2c.r()) statistics = img.get_statistics(roi=area) print(statistics) if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) uart.write("find red cirl!\n") time.sleep_ms(2000) else: img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255)) uart.write("nothing!\n") time.sleep_ms(2000) print("FPS %f" % clock.fps())

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) lcd....

openmv4的代码中import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixform(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((240, 240)) # 设置窗口大小为240x240 sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 # 加载Haar级联分类器 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) # 定义人脸旋转角度阈值，当角度超过该阈值时，认为人脸处于侧面或背面姿态 angle_threshold = 35 while True: # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 检测人脸 objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5) # 如果检测到人脸，则计算人脸姿态 if objects: # 获取人脸区域 face = objects[0].roi() # 计算人脸旋转角度 angle = face.rotation_corr() # 如果角度超过阈值，则认为人脸处于侧面或背面姿态 if abs(angle) > angle_threshold: print("Face is in side or back pose.") else: # 计算人脸姿态角度 roll, pitch, yaw = face.rotation() # 打印人脸姿态角度 print("Roll: %f, Pitch: %f, Yaw: %f" % (roll, pitch, yaw))出现 File "<stdin>", line 26, in <module> AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'roi'

这个错误是因为变量 objects 是一个元组对象，而元组对象没有 roi 属性。根据代码，你想要获取人脸区域，可以使用 objects[0] 直接获取到人脸的矩形区域，然后使用该矩形区域对原始图像进行裁剪，例如可以在检测到...

可以把这段代码精简吗import sensor, image, time from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r()) #area为识别到的圆的区域，即圆的外接矩形框 statistics = img.get_statistics(roi=area)#像素颜色统计 print(statistics) #(0,100,0,120,0,120)是红色的阈值，所以当区域内的众数（也就是最多的颜色），范围在这个阈值内，就说明是红色的圆。 #l_mode()，a_mode()，b_mode()是L通道，A通道，B通道的众数。 if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来 uart.write("Hello esp32!\r") time.sleep_ms(2000) else: img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255)) #将非红色的圆用白色的矩形框出来 print("FPS %f" % clock.fps())

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while True: img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold=3500, x_...

# Single Color Code Tracking Example # # This example shows off single color code tracking using the CanMV Cam. # # A color code is a blob composed of two or more colors. The example below will # only track colored objects which have both the colors below in them. import sensor, image, time, math # Color Tracking Thresholds (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # The below thresholds track in general red/green things. You may wish to tune them... thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds -> index is 0 so code == (1 << 0) (30, 100, -64, -8, -32, 32)] # generic_green_thresholds -> index is 1 so code == (1 << 1) # Codes are or'ed together when "merge=True" for "find_blobs". sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() # Only blobs that with more pixels than "pixel_threshold" and more area than "area_threshold" are # returned by "find_blobs" below. Change "pixels_threshold" and "area_threshold" if you change the # camera resolution. "merge=True" must be set to merge overlapping color blobs for color codes. while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=100, area_threshold=100, merge=True): if blob.code() == 3: # r/g code == (1 << 1) | (1 << 0) # These values depend on the blob not being circular - otherwise they will be shaky. # if blob.elongation() > 0.5: # img.draw_edges(blob.min_corners(), color=(255,0,0)) # img.draw_line(blob.major_axis_line(), color=(0,255,0)) # img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color=(0,0,255)) # These values are stable all the time. img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # Note - the blob rotation is unique to 0-180 only. img.draw_keypoints([(blob.cx(), blob.cy(), int(math.degrees(blob.rotation())))], size=20) print(clock.fps())

这段代码是一个单色码跟踪的示例，使用了CanMV Cam进行跟踪。它会跟踪具有下列颜色的物体： 1. 红色：亮度范围在30到100之间，A通道范围在15到127之间，B通道范围在15到127之间。 2. 绿色：亮度范围在30到100之间，...

软件设置问题：检查摄像头的曝光和增益设置。在MaixPy中，你可以使用sensor.set_contrast()和sensor.set_gainceiling()函数来调整图像的对比度和增益。尝试增加曝光时间和增益值，看看是否能改善图像亮度。生成一段测速代码

sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 # 设置曝光时间（单位：微秒） exposure_time = 5000 # 曝光时间为5毫秒 sensor.set_exposure_us(exposure_time) # 设置增益值 gain_value = 16 # 增益值为16 sensor....

能否提供详细的步骤和一个使用openmv中sensor.set_windowing()函数来设定ROI窗口的示例，包括所需参数和其功能解释？

sensor.set_auto_gain(false); 这里的参数解释： - 0 和 0: ROI的左上角x和y坐标，表示从原图像的左上角开始。 - sensor.get_width()/4 和 sensor.get_height()/4: ROI的宽度和高度，这里将图像...

img.draw_string的用法

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) img = sensor.snapshot() img.draw_string(10, 10, "Hello, world!", color=(255, 0, 0), scale=2, mono_space=True) img.draw_string(10, 50, ...

OpenMV怎么在图像上用红色绘制车位线 img.draw_line(line.line(), color = (255, 0, 0))

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) sensor.skip_frames(time = 2000) 接下来，你需要从图像传感器读取图像并将其转换为RGB格式： img = sensor.snapshot() img = img.to_rgb...

openmv调节灰度sensor.gray

引用[1]:在OpenMV中，可以通过sensor.set_auto_gain(False)和sensor.set_auto_whitebal(False)来关闭自动增益和自动白平衡功能。这样可以确保图像的灰度值不会受到自动调节的影响。引用[2]:在OpenMV中，可以使用...

openmv中的barcode_name

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) while(True): img = sensor.snapshot() barcode = img.find_barcode() if barcode: barcode_type = barcode[0].payload() barcode_name = ...

openmv的find_barcodes函数

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) while(True): img = sensor.snapshot() barcodes = img.find_barcodes() if barcodes: for code in barcodes: print(code) 在上面的代码中...

openmv的find_circles()函数

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) # 寻找圆形目标 while True: img = sensor.snapshot() circles = img.find_circles(threshold=1000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_...

openmv的lens_corr()函数的参数

sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) # 设置畸变校正参数 k1 = 0.2 k2 = 0.0 k3 = 0.0 x = 160 y = 120 w = 320 h = 240 hmirror = False vflip = False # 进行畸变校正 sensor.set_lens...

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