sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

时间: 2024-05-25 18:10:44 浏览: 190
这段代码是在MicroPython中使用的，它初始化了相机传感器，并设置了像素格式为RGB565，帧大小为QVGA（320x240）。其中，sensor.reset()用于重置相机传感器，以便于更好地进行初始化。接下来，sensor.set_pixformat()和sensor.set_framesize()分别用于设置像素格式和帧大小。RGB565是一种16位颜色格式，每个像素占用两个字节，其中5位表示红色，6位表示绿色，5位表示蓝色。QVGA是相机传感器的一种常见帧大小，指的是320x240像素。
相关问题

sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing(sensor_window) sensor.set_hmirror(sensor_hmirror) sensor.set_vflip(sensor_vflip) sensor.run(1) lcd.init(type=1) lcd.rotation(lcd_rotation) lcd.clear(lcd.WHITE) 请解释

这段代码是用于初始化并设置摄像头和LCD显示屏的。下面是每个命令的解释： - `sensor.reset()`：重置摄像头。 - `sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`：设置摄像头像素格式为RGB565。 - `sensor.set_framesize(sensor.QVGA)`：设置摄像头分辨率为QVGA。 - `sensor.set_windowing(sensor_window)`：设置摄像头窗口大小，`sensor_window`是一个元组，包含了窗口的起始坐标和宽高。 - `sensor.set_hmirror(sensor_hmirror)`：设置是否水平翻转图像，`sensor_hmirror`是一个布尔值。 - `sensor.set_vflip(sensor_vflip)`：设置是否垂直翻转图像，`sensor_vflip`是一个布尔值。 - `sensor.run(1)`：启动摄像头。 - `lcd.init(type=1)`：初始化LCD显示屏，`type=1`表示使用SPI接口。 - `lcd.rotation(lcd_rotation)`：设置LCD显示屏旋转方向，`lcd_rotation`为旋转方向的值。 - `lcd.clear(lcd.WHITE)`：清空LCD显示屏并填充白色。

def main(anchors, labels = None, model_addr="/sd/m.kmodel", sensor_window=input_size, lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False): sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing(sensor_window) sensor.set_hmirror(sensor_hmirror) sensor.set_vflip(sensor_vflip) sensor.run(1)

这段代码定义了一个名为`main`的函数，它包含了一些参数和一系列操作。 函数的参数包括： - `anchors`：锚点 - `labels`：标签（可选，默认为`None`） - `model_addr`：模型地址（默认为"/sd/m.kmodel"） - `sensor_window`：传感器窗口大小（默认为`input_size`） - `lcd_rotation`：LCD显示屏旋转角度（默认为0） - `sensor_hmirror`：传感器水平镜像（默认为False） - `sensor_vflip`：传感器垂直翻转（默认为False） 在函数主体中，代码执行了以下操作： - 重置传感器 - 设置像素格式为RGB565 - 设置帧大小为QVGA - 设置传感器窗口大小为`sensor_window` - 设置传感器水平镜像和垂直翻转 - 启动传感器 这段代码的作用是初始化传感器，并进行一些设置，以便后续的图像处理和数据采集操作。
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通过SensorManager的getDefaultSensor(int type)方法，可以获取到特定类型的传感器，例如Sensor.TYPE_ACCELEROMETER对应加速度计，Sensor.TYPE_LIGHT对应光照传感器，Sensor.TYPE_PROXIMITY对应接近传感器...

import sensor import image import lcd import time lcd.init() lcd.freq(15000000) sensor.binocular_reset() sensor.shutdown(False) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.shutdown(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) while True: sensor.shutdown(False) img=sensor.snapshot() lcd.display(img) time.sleep_ms(100) sensor.shutdown(True) img=sensor.snapshot() lcd.display(img) time.sleep_ms(100)

在每次获取图像之前，通过sensor.shutdown(False)来唤醒摄像头，获取完图像后，通过sensor.shutdown(True)来关闭摄像头，以节省功耗。 需要注意的是，这段代码只实现了摄像头图像的获取和显示，并没有涉及到双目...

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：...

import sensor import image import lcd import time lcd.init(freq=15000000) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30) while True: img=sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) c=img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img)

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_auto_exposure(True) # 使用自动曝光 sensor.set_auto_gain(True) # 使用自动增益 sensor.run(1) green_threshold = (0, 80, -...

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...

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...

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...

import sensor, image import lcd from machine import UART from fpioa_manager import fm lcd.init()# sensor.reset()#sensor复位 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#RGB格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#分辨率QVGA320*240 sensor.run(1) sensor.set_vflip(1) #设置摄像头翻转 red_color_m = (38, 71, 20, 54, -14, 41) red_color_i = (11, 75, 11, 103, -36, 72) y=0 while(True): img = sensor.snapshot()#获取一帧图像 i = img.find_blobs( [red_color_m] ,roi=(60,0,200,240), area_threshold=500,merge=True) m = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(0,56,55,131),area_threshold=500) a = img.find_blobs( [red_color_i] ,roi=(280,50,55,139),area_threshold=500) if i: for sor in i: img.draw_rectangle( sor[0:4] ,color=lcd.GREEN) img.draw_cross( sor[5],sor[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( sor[5],sor[6] )#得到此处的颜色像素值（灰度orRGB） if y > 2: print(sor[5]) y=0 if m: for mi in m: img.draw_rectangle( mi[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( mi[5],mi[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( mi[5],mi[6] )#得到此处的颜色像素值（灰度orRGB） print("cross\n") if a: for ao in a: img.draw_rectangle( ao[0:4] ,color=lcd.RED) img.draw_cross( ao[5],ao[6],color=lcd.WHITE,size=3) temp = img.get_pixel( ao[5],ao[6] )#得到此处的颜色像素值（灰度orRGB） print("cross\n") lcd.display(img) y=y+1

这段代码是用于在摄像头拍摄的图像中检测红色物体，并在图像上标记出检测到的物体。代码中使用了OpenMV库中的函数来实现这些功能。 首先，代码初始化了LCD屏幕和摄像头，并设置摄像头的像素格式和分辨率。...

# 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...

软件设置问题：检查摄像头的曝光和增益设置。在MaixPy中，你可以使用sensor.set_contrast()和sensor.set_gainceiling()函数来调整图像的对比度和增益。尝试增加曝光时间和增益值，看看是否能改善图像亮度。生成一段测速代码

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置曝光时间和增益值 sensor.set_auto_exposure(False) # 关闭自动曝光 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 # 设置曝光时间...

k210 不能用img_rgb = img.to_rgb()

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) while True: img = sensor.snapshot() # 将图像转换为RGB格式 rgb_data = img.to_bytes() rgb_img = Image.frombytes...

openmv sensor库函数

2. sensor.set_pixformat(format)：设置图像的像素格式，例如 RGB565、GRAYSCALE 等。 3. sensor.set_framesize(size)：设置图像的分辨率大小，例如 QVGA、VGA 等。 4. sensor.set_contrast(value)：设置...

micropython sensor函数

其中，sensor.reset()函数用于初始化相机传感器，sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)函数用于设置像素格式为RGB565，sensor.set_framesize(sensor.QVGA)函数用于设置帧大小为QVGA，sensor.skip_frames()函数用于跳...

请编写在OPENMV中使用RGB565的模式的同时使用模板匹配进行数字识别的代码

sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) # 定义数字模板 template_0 = image.Image("/0.pgm") template_1 = image.Image("/1.pgm") template_2 = image.Image("/2.pgm") template_3 = ...
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7. 标签使用：在给定的标签“htcsenso htcsensorsdk htcsensorsdk.dll gsensor htcsensors”中，“htcsenso”和“htcsensors”可能是对“HTCSensorSDK”的简称或别称，而“gsensor”则是“加速度计”（G Sensor）的...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【热传递模型的终极指南】：掌握分类、仿真设计、优化与故障诊断的18大秘诀

![热传递模型](https://study.com/cimages/videopreview/radiation-heat-transfer-the-stefan-boltzmann-law_135679.png) # 摘要 热传递模型在工程和物理学中占有重要地位，对于提高热交换效率和散热设计至关重要。本文系统性地介绍了热传递模型的基础知识、分类以及在实际中的应用案例。文章详细阐述了导热、对流换热以及辐射传热的基本原理，并对不同类型的热传递模型进行了分类，包括稳态与非稳态模型、一维到三维模型和线性与非线性模型。通过仿真设计章节，文章展示了如何选择合适的仿真软件、构建几何模型、设置材料属性和
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python经典题型和解题代码

Python的经典题型通常涵盖了基础语法、数据结构、算法、函数式编程、文件操作、异常处理以及网络爬虫等内容。以下是一些常见的题目及其简单示例： 1. **基础题**： - 示例：打印九九乘法表 ```python for i in range(1, 10): print(f"{i} * {i} = {i*i}") ``` 2. **数据结构**： - 示例：实现队列（使用列表） ```python class Queue: def __init__(self):
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宠物控制台应用程序：Java编程实践与反思

资源摘要信息:"宠物控制台：统一编码练习" 本节内容将围绕PetStore控制台应用程序的开发细节进行深入解析，包括其结构、异常处理、toString方法的实现以及命令行参数的应用。 标题中提到的“宠物控制台：统一编码练习”指的是创建一个用于管理宠物信息的控制台应用程序。这个项目通常被用作学习编程语言（如Java）和理解应用程序结构的练习。在这个上下文中，“宠物”一词代表了应用程序处理的数据对象，而“控制台”则明确了用户与程序交互的界面类型。 描述部分反映了开发者在创建这个控制台应用程序的过程中遇到的挑战和学习体验。开发者提到，这是他第一次不依赖MVC RESTful API格式的代码，而是直接使用Java编写控制台应用程序。这表明了从基于Web的应用程序转向桌面应用程序的开发者可能会面临的转变和挑战。 在描述中，开发者提到了关于项目结构的一些想法，说明了项目结构不是完全遵循约定，部分结构是自行组合的，部分是从实践中学习而来的。这说明了开发者在学习过程中可能会采用灵活的编码实践，以适应不同的编程任务。 异常处理是编程中的一个重要方面，开发者表示在此练习中没有处理异常，而是通过避免null值来“闪避”一些潜在的问题。这可能表明开发者更关注于快速原型的实现，而不是在学习阶段就深入处理异常情况。虽然这样的做法在实际项目中是不被推荐的，但它可以帮助初学者快速理解程序逻辑。 在toString方法的实现上，开发者明确表示该方法并不遵循常规的约定，而是为了让控制台读数更易于人类阅读，这表明开发者在这个阶段更注重于输出结果的可读性，而不是遵循某些严格的编程习惯。 最后，开发者谈到了希望包括一些命令行参数来控制数据输出，但因为这不是最小可行性产品（MVP）的一部分，所以没有实现。在Java等语言中，使用命令行参数是控制应用程序行为的常见做法，通常通过解析`main`方法的`args`参数来实现。 标签中提到的"Java"是本练习的主要编程语言。Java是一种广泛使用的通用编程语言，它特别适合于大型系统开发。Java编写的控制台应用程序能够跨平台运行，因为Java虚拟机（JVM）为它提供了跨平台的兼容性。 从提供的文件名称列表“pet-console-develop”可以推测出，这个文件夹可能包含了所有与开发PetStore控制台应用程序相关的源代码、文档和其他资源。由于开发者提到的是“练习”，可以推断这是一个用于学习和实验的项目，而非一个完整的商业软件。 总结以上分析，PetStore控制台应用程序是一个用于教学目的的Java项目，它提供了对于控制台应用程序结构、异常处理、方法重写以及命令行参数使用等方面的实践学习。这个练习可以帮助初学者或经验较少的开发者学习如何构建简单的桌面应用程序，并逐步理解更多的编程概念。