01 2021 档案
摘要：# Arduino 作为SPI主设备， OpenMV作为SPI从设备。 # 请把OpenMV和Arduino Uno按照下面连线： # OpenMV Cam Master Out Slave In (P0) - Arduino Uno MOSI (11) # OpenMV Cam Master In
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摘要：学习视频：https://singtown.com/learn/50017/ 主要识别：条形码、二维码、矩形码 条形码： 可以用这个网站生成条形码：http://barcode.tec-it.com/zh/Code128?data=OpenMV 代码如下： import sensor, image,
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摘要：学习视频：https://singtown.com/learn/50033/ 在采集人脸信息的基础上，进行人脸匹配 代码如下： import sensor, time, image, pyb sensor.reset() # Initialize the camera sensor. sensor.
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摘要：学习教程：https://singtown.com/learn/50033/ 本篇文章分享一下使用LBP特征采集不同的人脸。 我们需要先建立自己的图像库。我们先在OpenMV的U盘（注意一定要插sd卡）中新建一个文件夹，命名为myselfpgm，然后在myselfpgm文件夹中再新建n个名为s1,s
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摘要：本次视频参考：https://singtown.com/learn/50244/ 正是步行者，一步步登峰！
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摘要：本次实现了openmv4圆形、矩形、直线的形状识别 圆形识别： 代码如下：x_margin保持不变，更改threshold的阈值 1、threshold=500,x_margin=10 import sensor, image, time sensor.reset() #复位摄像头 sensor.s
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摘要：AprilTag的种类叫家族（family）,有下面的几种： TAG16H5 → 0 to 29TAG25H7 → 0 to 241TAG25H9 → 0 to 34TAG36H10 → 0 to 2319TAG36H11 → 0 to 586ARTOOLKIT → 0 to 511 注意：一般使用
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摘要：本次测量的物体为：一个绿色小瓶盖 首先得通过阈值编译器得到这个绿色小瓶盖得阈值： 代码如下： import sensor, image, time #导入模块 # For color tracking to work really well you should ideally be in a ve
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摘要：find_blobs函数： 通过find_blobs函数可以找到色块.我们来讨论一下，find_blobs的细节。 image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=
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摘要：首先连接好摄像头端口，点击运行闪烁灯代码（代码如下）： #import time, pyb from time import sleep from pyb import LED led1 = LED(1) led2 = LED(2) led3 = LED(3) # Red LED = 1, Gree
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