output = obj.output() number = output.index(max(output))
时间: 2024-04-10 14:32:08 浏览: 16
这段代码用于获取对象的输出并找到输出中具有最大值的索引。
obj.output() 用于获取对象的输出。它返回一个包含输出值的列表。每个输出值表示对应类别的置信度或概率。
output.index(max(output)) 用于找到输出列表中具有最大值的索引。max(output) 返回输出列表中的最大值,然后通过 index() 函数找到该最大值在列表中的索引。
通过这段代码,你可以获取对象的输出,并找到具有最高置信度或概率的类别索引。
相关问题
帮我分析这段代码import sensor, image, time, os, tf 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. clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) for obj in tf.classify("trained.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)) print(number) print(clock.fps(), "fps")
这段代码是在使用OpenMV摄像头进行目标识别。具体分析如下:
1. 导入需要的模块:sensor、image、time、os和tf
2. 对摄像头进行初始化设置:
a. reset()函数重置并初始化摄像头。
b. set_pixformat()函数将像素格式设置为灰度图像。
c. set_framesize()函数将帧大小设置为QVGA(320x240)。
d. set_windowing()函数将窗口设置为240x240。
e. skip_frames()函数让摄像头进行自动调整。
3. 定义一个time.clock()对象用于计时。
4. 进入while循环,不断地进行目标识别。
5. 使用sensor.snapshot()函数获取实时图像,并将其转换为二值图像,使用binary()函数将图像二值化,只保留黑色和白色两种像素值。
6. 使用tf.classify()函数进行目标分类,传入参数为训练好的模型文件、处理后的图像、最小缩放比例、缩放比例步长、x轴重叠率和y轴重叠率。
7. 对分类结果进行处理,使用obj.output()函数获取输出值,输出值是一个列表,每个元素表示对应类别的可能性,选择其中最大的一个作为分类结果,并使用print()函数输出分类结果。
8. 使用time.clock()计算处理一帧图像所需的时间,使用clock.fps()函数计算处理帧率,并使用print()函数输出处理帧率。
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:
```python
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。
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