openmv lcd亮度

要调整OpenMV的LCD亮度，你可以使用`sensor.set_brightness()`函数。这个函数接受一个范围为-3到3的整数作为参数，其中-3表示最低亮度，3表示最高亮度。你可以根据需要设置亮度级别。

以下是一个示例代码片段，展示了如何设置OpenMV的LCD亮度：

import sensor

# 设置亮度级别
brightness_level = 2  # 可以设置为-3到3之间的整数

# 设置LCD亮度
sensor.set_brightness(brightness_level)

请注意，这个函数仅适用于OpenMV Cam Plus模块，其他版本的OpenMV可能没有这个功能。确保你使用的是支持亮度调整的模块。

相关问题

openmv外接lcd代码

当您使用OpenMV开发板连接外部LCD时，您可以通过以下代码来控制LCD显示：

import lcd

# 初始化LCD
lcd.init()

# 设置LCD显示方向
lcd.direction(lcd.YX_LRUD)

# 设置背光亮度
lcd.set_backlight(50)

# 清空LCD屏幕
lcd.clear()

# 在LCD屏幕上显示文本
lcd.draw_string(10, 10, "Hello, LCD!", lcd.RED, lcd.WHITE)

# 在LCD屏幕上显示图像
lcd.display(img)

# 关闭LCD
lcd.deinit()

其中，`lcd.init()`用于初始化LCD，`lcd.direction()`用于设置LCD的显示方向，`lcd.set_backlight()`用于设置背光亮度，`lcd.clear()`用于清空LCD屏幕，`lcd.draw_string()`用于在LCD屏幕上显示文本，`lcd.display()`用于在LCD屏幕上显示图像，`lcd.deinit()`用于关闭LCD。

请注意，上述代码是一个简单的示例，您需要根据您的具体LCD型号和连接方式进行适当的设置和调整。

openmv4人脸追踪 代码

以下是使用OpenMV4进行人脸追踪的示例代码：

import sensor, time
import image
import lcd

# 初始化lcd显示屏
lcd.init(freq=15000000)
sensor.reset()                      # 复位并初始化传感器
sensor.set_contrast(3)              # 设置对比度
sensor.set_brightness(0)           # 设置亮度
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置帧大小为QVGA（320x240）
sensor.set_windowing((240, 240))    # 设置感兴趣区域大小为240x240
sensor.set_auto_gain(False)         # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False)     # 关闭自动白平衡
sensor.skip_frames(time = 2000)     # 跳过2秒钟的帧以使传感器稳定

# 加载人脸识别模型
face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)
print(face_cascade)

while (True):
    # 获取一帧图像并对其进行处理
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)
    img = img.flip_horizontal()

    # 进行人脸识别
    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.35)
    if objects:
        # 找到人脸，将其标记为矩形
        for r in objects:
            img.draw_rectangle(r)

    # 在LCD显示屏上显示图像
    lcd.display(img)

代码中使用了OpenMV4的`sensor`模块获取图像，并使用`image`模块进行人脸识别。在识别到人脸后，程序会将其标记为矩形，并在LCD显示屏上显示图像。