openmv sensor

时间: 2023-08-20 15:07:02 浏览: 28
OpenMV摄像头中的`sensor`是一个用于控制和配置图像传感器的对象。它提供了一系列方法和属性,用于设置图像的属性、捕获图像数据以及配置传感器的各种参数。 下面是一些常用的`sensor`对象的方法和属性: 1. `reset()`:重置摄像头传感器。 2. `set_pixformat()`:设置图像像素格式。 3. `set_framesize()`:设置图像分辨率。 4. `set_gainceiling()`:设置图像增益上限。5. `set_brightness()`:设置图像亮度。 6. `set_contrast()`:设置图像对比度。 7. `set_saturation()`:设置图像饱和度。 8. `skip_frames()`:跳过指定数量的帧。 9. `snapshot()`:捕获当前图像帧。 10. `width()`:获取图像宽度。 11. `height()`:获取图像高度。 此外,`sensor`对象还具有其他一些方法和属性,用于获取图像传感器的相关信息和配置摄像头功能。您可以查阅OpenMV官方文档以获取更详细的`sensor`对象的方法和属性说明。 希望这些信息对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题

openmv sensor库函数

OpenMV 是一个基于 Python 的图像处理平台,特别适用于嵌入式视觉应用。它提供了丰富的 sensor 库函数来访问和操作图像传感器。以下是一些常用的 OpenMV sensor 库函数: 1. `sensor.reset()`:重置图像传感器。 2. `sensor.set_pixformat(format)`:设置图像的像素格式,例如 RGB565、GRAYSCALE 等。 3. `sensor.set_framesize(size)`:设置图像的分辨率大小,例如 QVGA、VGA 等。 4. `sensor.set_contrast(value)`:设置图像的对比度。 5. `sensor.set_brightness(value)`:设置图像的亮度。 6. `sensor.set_saturation(value)`:设置图像的饱和度。 7. `sensor.set_gainceiling(value)`:设置图像的增益上限。 8. `sensor.set_auto_gain(enable)`:启用或禁用自动增益控制。 9. `sensor.skip_frames(num)`:跳过指定数量的帧。 10. `sensor.snapshot()`:捕获一帧图像。 这只是一小部分常用的 sensor 库函数,OpenMV 还提供了众多其他功能丰富的函数,用于实现各种图像处理和计算机视觉任务。你可以参考 OpenMV 的官方文档以获取更详细的信息和示例代码。

openmv sensor.set_windowing

`sensor.set_windowing()` 是 OpenMV 的一个函数,用于设置图像传感器的窗口模式。它可以用来设置传感器采集图像的尺寸和位置。该函数需要传入四个参数,分别为左上角 X 坐标,左上角 Y 坐标,窗口宽度和窗口高度。例如,`sensor.set_windowing(0, 0, 320, 240)` 将设置传感器采集图像的宽度为 320 像素,高度为 240 像素,并从左上角开始采集。

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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。
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