openmv sensor.set_windowing
时间: 2023-07-06 13:25:19 浏览: 86
`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。
相关问题
openmv的函数sensor.set_windowing()
函数sensor.set_windowing()是OpenMV中用于设置图像窗口化的函数,它允许用户在处理图像时只关注图像中的一个感兴趣的区域,而不是整个图像。该函数可以通过设置左上角和右下角的坐标来定义感兴趣的区域,这样可以减少处理时间和计算量,提高代码效率。需要注意的是,使用该函数时需要先调用sensor.set_framesize()函数设置图像帧大小。
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。