sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 100)

时间: 2024-05-20 21:12:53 浏览: 212
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vpfe_capture.rar_MT9T001_RAW RGB_YUV Sensor Driver _bayer YUV_d

这段代码是在MicroPython中使用OpenMV相机模块时的一些设置。 - `sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)` 设置像素格式为RGB565，即每个像素由16比特的颜色值表示。 - `sensor.set_framesize(sensor.QVGA)` 设置帧大小为QVGA（Quarter VGA），即320x240像素。 - `sensor.skip_frames(time=100)` 跳过100毫秒的帧以让相机调整曝光和白平衡。 这些设置可以根据需要进行调整。
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MPO.rar_.MPO_MPO 格式_mpo_mpo格式图片

for i in range(image.n_frames): # 选择当前帧 image.seek(i) # 将帧保存为单独的JPEG文件，例如：frame0.jpg, frame1.jpg等 image.save(f'frame{i}.jpg', 'JPEG') 在完成上述操作后，你将在同一目录下...
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SNR.rar_P frames_PSNR_i frame_snr image_video image

3. **i_frame**：I帧的处理，作为参考帧用于解码，对视频质量有直接影响。 4. **snr_image**：针对图像的SNR分析，衡量压缩后的图像相对于原始图像的质量。 5. **video_image**：可能是指视频帧的处理，如提取、分析...

import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((240, 240)) sensor.skip_frames(time=2000) # 加载人脸检测器 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stage = 10) while(True): # 拍摄一张图片并进行人脸检测 img = sensor.snapshot() faces = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale_factor=1.5) # 如果检测到了人脸 if faces: for r in faces: img.draw_rectangle(r)我要如何获得生成的矩形框的中心坐标

可以通过以下方式获得矩形框的中心坐标： python if faces: for r in faces: img.draw_rectangle(r) # 获取矩形框的中心坐标 x = r.x() + r.w() // 2 y = r.y() + r.h() // 2 print("矩形框的中心坐标为：...

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")

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...

将以下openMV代码和Arduino mega2560 实现串口通信 i 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.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() arduino = pyserial.Serial('/dev/ttyACM0', 9600) # 根据你的串口配置进行修改 while True: clock.tick() img = ...

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) 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 red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) # 如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw...

openmv4的代码中import sensor, image, time, math # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixform(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((240, 240)) # 设置窗口大小为240x240 sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 # 加载Haar级联分类器 face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) # 定义人脸旋转角度阈值，当角度超过该阈值时，认为人脸处于侧面或背面姿态 angle_threshold = 35 while True: # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 检测人脸 objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.5) # 如果检测到人脸，则计算人脸姿态 if objects: # 获取人脸区域 face = objects[0].roi() # 计算人脸旋转角度 angle = face.rotation_corr() # 如果角度超过阈值，则认为人脸处于侧面或背面姿态 if abs(angle) > angle_threshold: print("Face is in side or back pose.") else: # 计算人脸姿态角度 roll, pitch, yaw = face.rotation() # 打印人脸姿态角度 print("Roll: %f, Pitch: %f, Yaw: %f" % (roll, pitch, yaw))出现 File "<stdin>", line 26, in <module> AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'roi'

这个错误是因为变量 objects 是一个元组对象，而元组对象没有 roi 属性。根据代码，你想要获取人脸区域，可以使用 objects[0] 直接获取到人脸的矩形区域，然后使用该矩形区域对原始图像进行裁剪，例如可以在检测到...

image.get_statistics函数的参数

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) img = sensor.snapshot() statistics = img.get_statistics() print(statistics) 你也可以使用以下...

# Edge Impulse - OpenMV Object Detection Example import sensor, image, time, os, tf, math, uos, gc sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 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. net = None labels = None min_confidence = 0.5 try: # load the model, alloc the model file on the heap if we have at least 64K free after loading net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (64*1024))) except Exception as e: raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') try: labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")] except Exception as e: raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') colors = [ # Add more colors if you are detecting more than 7 types of classes at once. (255, 0, 0), ( 0, 255, 0), (255, 255, 0), ( 0, 0, 255), (255, 0, 255), ( 0, 255, 255), (255, 255, 255), ] clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # detect() returns all objects found in the image (splitted out per class already) # we skip class index 0, as that is the background, and then draw circles of the center # of our objects for i, detection_list in enumerate(net.detect(img, thresholds=[(math.ceil(min_confidence * 255), 255)])): if (i == 0): continue # background class if (len(detection_list) == 0): continue # no detections for this class? print("********** %s **********" % labels[i]) for d in detection_list: [x, y, w, h] = d.rect() center_x = math.floor(x + (w / 2)) center_y = math.floor(y + (h / 2)) print('x %d\ty %d' % (center_x, center_y)) img.draw_circle((center_x, center_y, 12), color=colors[i], thickness=2) print(clock.fps(), "fps", end="\n\n")

这段代码是一个使用 OpenMV 进行目标检测的示例。它使用了 Edge Impulse 平台训练的模型。 在这段代码中，首先通过 tf.load() 函数加载了名为 "trained.tflite" 的模型文件，并根据可用的内存动态选择将模型文件...

img1.rotation_corr()这个函数是openmv的,怎么使用啊

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 拍摄一张图像 img = sensor.snapshot() # 自动纠正图像旋转 img.rotation_corr() # 在屏幕上显示...

image.get_statistics

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小 sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待传感器稳定 while True: img = sensor.snapshot() # 获取图像 ...

openmv中img.draw_string函数的用法

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((224, 224)) # 仅处理一个224x224的图像中心区域 sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while...

img1.rotation_corr()是什么哈数

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 拍摄一张图像 img = sensor.snapshot() # 矫正旋转角度 angle = img.rotation_corr() # 旋转图像 ...

img.draw_string的用法

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_gain(False) sensor.set_auto_whitebal(False) img = sensor.snapshot() img.draw_string(10, ...

img.draw_string用法

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) lcd.init() img = sensor.snapshot() # 在图像上绘制文本 img.draw_string(10, 10, "Hello World!", ...

img.draw_string写一个递增

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) img = image.Image() for i in range(10): img.clear() img.draw_string(50, 50, str(i), color = ...

binary_img = img.to_grayscale().threshold(threshold)，这个代码有错误，img没有threshold这个类

sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(10) # 初始化颜色识别区域 roi = (0, 0, 160, 120) # 设置图像区域 # 初始化阈值 threshold = (30, 100, -128, 127, -128, 127) # 设置颜色阈值范围 # ...

img.find_blobs这个代码的意义

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 设置颜色追踪参数 red_threshold = (0, 100, -128, 127, -128, 127) # 寻找颜色块 blobs = img.find_...
rar

OLT.rar_The Show_libImlib2.so_libImlib2.so.1_parallel computer

We present a parallel ...implemented on an SIMD processor and performs robust object tracking at up to 30 frames per second—a performance difficult to achieve even on a modern desktop computer.

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