from pyb import UART import sensor, image, time, os, tf, pyb sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((160,160)) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_contrast(3) uart = UART(3, 115200) clock = time.clock() flag = 0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.6, y_overlap=0.5): output = obj.output() number = output.index(max(output)) confidence = int(max(output) * 100) if confidence > 75: uart.write(str(number)) print(str(number)) else: uart.write('0') print('0') pyb.delay(10) # 添加延时，单位为毫秒在这里面添加无法识别红色的代码

在这个代码中，您可以添加以下代码来识别红色物体：

red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)  # 设置红色阈值
for blob in img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200):
    # 在此处添加您的处理代码，例如打印坐标或执行其他操作
    pass

您可以根据需要调整阈值和其他参数。这段代码使用`find_blobs`函数来查找图像中符合阈值的红色物体。您可以在找到的物体上进行进一步的处理，例如打印坐标或执行其他操作。

相关问题

import sensor, image, time, os, tf, pyb from pyb import UART sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240) sensor.set_windowing((240, 240)) # Set 240x240 window. sensor.skip_frames(time=2000) # Let the camera adjust. uart = UART(3, 15200) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0): output = obj.output() number = output.index(max(output)) if number==1: uart.write('1') print(number) elif number==2: uart.write('2') print(number) elif number==3: uart.write('3') print(number) elif number==4: uart.write('4') print(number) elif number==5: uart.write('5') print(number) elif number==6: uart.write('6') print(number) elif number==7: uart.write('7') print(number) else: uart.write('8') print(number)

这段代码是用于图像识别的，它使用了OpenMV摄像头和TensorFlow Lite模型。代码的功能是从摄像头获取图像并将其传递给TensorFlow模型进行物体识别。识别结果通过UART发送给外部设备。

在代码中，首先进行了一些初始化设置，然后进入一个无限循环中。每次循环中，通过`sensor.snapshot()`获取图像，并对图像进行二值化处理。然后使用TensorFlow模型对图像进行分类，得到一个输出结果。根据输出结果的最大值，判断识别结果是哪个数字，然后通过UART发送相应的数字给外部设备。

请注意，这段代码中有一些硬件相关的设置，如UART通信和摄像头设置。如果你想运行这段代码，需要确保你的硬件环境与代码中的设置相匹配，并且已经安装了相关的库和模型文件。

name 'pyb' isn't defined

抱歉，我之前给出的代码中有个错误。在OpenMV中，用于串口通信的库是`uart`而不是`pyb`。请修改代码如下：

import sensor
import image
import time
import uart

# 配置摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 配置串口
uart.init(baudrate=115200)  # 根据实际情况选择波特率

while True:
    # 获取图像
    img = sensor.snapshot()

    # 处理图像，进行数字识别
    # ...

    # 将识别结果发送至串口
    uart.write(str(number))

    time.sleep(100)

请注意，上述代码中的`uart.init(baudrate=115200)`表示初始化串口通信，并设置波特率为115200。您需要根据实际情况修改波特率。

希望这次能帮到您！如有任何问题，请随时向我提问。