图像大小 FRAME_96X96 FRAME_QQVGA FRAME_QCIF FRAME_HQVGA FRAME_240X240 # FRAME_QVGA FRAME_CIF FRAME_HVGA FRAME_VGA FRAME_SVGA # FRAME_XGA FRAME_HD FRAME_SXGA FRAME_UXGA FRAME_FHD # FRAME_P_HD FRAME_P_3MP FRAME_QXGA FRAME_QHD FRAME_WQXGA # FRAME_P_FHD FRAME_QSXGA解释分别什么意思

时间: 2023-07-22 17:49:26 浏览: 109
这些都是图像的分辨率大小，表示图像的宽度和高度。 - FRAME_96X96：96像素 x 96像素的图像分辨率。 - FRAME_QQVGA：160像素 x 120像素的图像分辨率。 - FRAME_QCIF：176像素 x 144像素的图像分辨率。 - FRAME_HQVGA：240像素 x 160像素的图像分辨率。 - FRAME_240X240：240像素 x 240像素的图像分辨率。 - FRAME_QVGA：320像素 x 240像素的图像分辨率。 - FRAME_CIF：352像素 x 288像素的图像分辨率。 - FRAME_HVGA：480像素 x 320像素的图像分辨率。 - FRAME_VGA：640像素 x 480像素的图像分辨率。 - FRAME_SVGA：800像素 x 600像素的图像分辨率。 - FRAME_XGA：1024像素 x 768像素的图像分辨率。 - FRAME_HD：1280像素 x 720像素的图像分辨率。 - FRAME_SXGA：1280像素 x 1024像素的图像分辨率。 - FRAME_UXGA：1600像素 x 1200像素的图像分辨率。 - FRAME_FHD：1920像素 x 1080像素的图像分辨率。 - FRAME_P_HD：2560像素 x 1440像素的图像分辨率。 - FRAME_P_3MP：2048像素 x 1536像素的图像分辨率。 - FRAME_QXGA：2048像素 x 1536像素的图像分辨率。 - FRAME_QHD：2560像素 x 1440像素的图像分辨率。 - FRAME_WQXGA：2560像素 x 1600像素的图像分辨率。 - FRAME_P_FHD：3840像素 x 2160像素的图像分辨率。 - FRAME_QSXGA：2560像素 x 2048像素的图像分辨率。
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import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() #lens_corr(1.8)畸变矫正 img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) print(c) clock.tick() img = sensor.snapshot() for r in img.find_rects(threshold = 10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0)) print(r) print("FPS %f" % clock.fps()) print("FPS %f" % clock.fps()) for l in img.find_line_segments(merge_distance = 10, max_theta_diff = 10): img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0)) sum += l.theta() sum -= 180 if sum<110 and sum>1: print('三角形') num_segment=1

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles...

可以把这段代码精简吗import sensor, image, time from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2*c.r(), 2*c.r()) #area为识别到的圆的区域，即圆的外接矩形框 statistics = img.get_statistics(roi=area)#像素颜色统计 print(statistics) #(0,100,0,120,0,120)是红色的阈值，所以当区域内的众数（也就是最多的颜色），范围在这个阈值内，就说明是红色的圆。 #l_mode()，a_mode()，b_mode()是L通道，A通道，B通道的众数。 if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127:#if the circle is red img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))#识别到的红色圆形用红色的圆框出来 uart.write("Hello esp32!\r") time.sleep_ms(2000) else: img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255)) #将非红色的圆用白色的矩形框出来 print("FPS %f" % clock.fps())

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while True: img = sensor....

import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

好的，以下是你要发送给Arduino的代码： cpp #include #include <Adafruit_GFX.h> #include <Adafruit_SSD1306.h> #define SCREEN_WIDTH 128 #define SCREEN_HEIGHT 64 #define OLED_RESET -1 ...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles...

import sensor import image import time from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 circles = img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2) for c in circles: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) uart.write("1") # 发送圆形标识为1 print('圆形') img = sensor.snapshot() # 检测矩形 rects = img.find_rects(threshold=10000) for r in rects: img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) uart.write("2") # 发送矩形标识为2 print('矩形') # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 lines = img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10) for l in lines: img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: uart.write("3") # 发送三角形标识为3 print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

这段代码是一个基于OpenMV的图像处理程序。它使用了OpenMV的库来进行图像处理和形状检测，并通过UART与其他设备进行通信。 代码的主要逻辑如下： 1. 初始化摄像头和串口。 2. 进入无限循环，每次循环读取一帧图像。...

可以把这段代码精简吗import sensor, image, time, lcd from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) lcd.init() sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) lcd.display(img) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10, r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): area = (c.x()-c.r(), c.y()-c.r(), 2c.r(), 2c.r()) statistics = img.get_statistics(roi=area) print(statistics) if 0<statistics.l_mode()<100 and 0<statistics.a_mode()<127 and 0<statistics.b_mode()<127: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) uart.write("find red cirl!\n") time.sleep_ms(2000) else: img.draw_rectangle(area, color = (255, 255, 255)) uart.write("nothing!\n") time.sleep_ms(2000) print("FPS %f" % clock.fps())

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) lcd.init() sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 19200, timeout_char=2000) ...

import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')

程序的功能是识别图像中的黄色物体并通过UART串口发送物体的中心坐标。 该程序的主要逻辑如下： 1. 导入所需的库和模块。 2. 设置黄色物体的颜色阈值。 3. 初始化摄像头和UART串口。 4. 定义一个函数find_max，...

const u8*JPEG_SIZE_TBL[12]={"QQVGA","QVGA","VGA","SVGA","XGA","WXGA","WXGA+","SXGA","UXGA","1080P","QXGA","500W"};//JPEG图片 12种尺寸

这个数组在处理JPEG图片的尺寸信息时可能会用到，例如在解析图片元数据、显示图像大小或者根据特定的分辨率选择编码算法时。如果你有关于这些尺寸的具体应用、如何使用这个数组或者其他相关问题，请提问。

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OpenMV的图像大小可以通过修改相机模块的分辨率来设置。以下是设置图像大小的步骤： ...除了QQVGA，OpenMV还支持其他几种分辨率，例如QVGA（240 x 320像素）和VGA（480 x 640像素）。您可以根据需要选择合适的分辨率。
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