openmv特征点检测数字识别程序
时间: 2023-07-31 15:11:42 浏览: 63
以下是一个使用 OpenMV 进行数字识别的示例程序。这个程序使用了 OpenMV 的图像处理功能和机器学习算法来实现数字识别。
```python
import sensor, image, time, os, tf
# 设置摄像头分辨率
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 加载模型文件
model = tf.load('trained.tflite')
# 设置阈值
threshold = (0, 100)
while(True):
# 拍摄一张图片
img = sensor.snapshot()
# 寻找特征点
keypoints = img.find_keypoints(threshold = threshold, scale_factor = 1.8)
# 绘制特征点
img.draw_keypoints(keypoints)
# 如果找到了特征点
if keypoints:
# 获取关键点图像
kpts_img = img.copy().binary([(0, 100)])
kpts_img = kpts_img.invert()
# 裁剪出数字部分
kpts_rect = kpts_img.find_blobs([threshold], roi = (0, keypoints[0].cy()-20, img.width(), 40))
if kpts_rect:
kpts_rect = kpts_rect[0]
digit_img = kpts_img.crop(kpts_rect)
# 调整图像大小
digit_img = digit_img.resize(28, 28)
# 转换为输入格式
input_data = digit_img.to_bytes()
# 进行数字识别
output_data = model.predict(input_data)
# 获取预测结果
prediction = output_data.argmax()
# 在图像上绘制预测结果
img.draw_string(0, 0, str(prediction))
# 显示图像
img.show()
```
在这个示例程序中,我们首先设置了摄像头的分辨率,并加载了一个预训练的机器学习模型文件。然后,我们在一个循环中不断地拍摄图片,并寻找图像中的特征点。如果找到了特征点,我们就会将关键点图像裁剪出数字部分,并将其调整为 28x28 的大小。然后,我们将这个数字图像转换为模型的输入格式,使用模型进行数字识别,最后在图像上绘制预测结果。
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