OpenMV怎么实时读取识别的数字

要实时读取 OpenMV 中识别到的数字，您可以使用 OpenMV 的 Python API 来进行操作。下面是一个基本的示例代码，展示了如何实时读取 OpenMV 中识别到的数字：

import sensor
import image
import time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

# 加载数字识别模型
net = image.HaarCascade("trained_cascade.xml")

# 主循环
while True:
    # 捕获图像
    img = sensor.snapshot()

    # 在图像中找到数字
    objects = img.find_features(net, threshold=0.7, scale_factor=1.25)

    # 打印识别到的数字
    for obj in objects:
        print("Detected number:", obj.label())

    # 延迟一段时间
    time.sleep(100)

在该代码中，我们使用了 OpenMV 的 `sensor` 和 `image` 模块来初始化摄像头并捕获图像。然后，我们加载了一个数字识别模型（在这里使用了 Haar 级联分类器 `trained_cascade.xml`）。接下来，在主循环中，我们使用 `find_features()` 方法找到图像中的数字，并使用 `label()` 方法获取识别到的数字。最后，通过打印识别到的数字，您可以在终端或控制台中实时读取这些数字。

请注意，此示例仅适用于基于 OpenMV 的数字识别模型。如果您使用的是其他类型的模型或算法，请根据您的需求进行相应的更改。

希望这对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。