注册域名以后怎么做网站,商场装修,自动发外链工具,上海中高风险地区有哪些1. 什么是OpenMV OpenMV 是一个开源#xff0c;低成本#xff0c;功能强大的 机器视觉模块。 OpenMV上的机器视觉算法包括 寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪 等。 以STM32F427CPU为核心#xff0c;集成了OV7725摄像头芯片#xff0c;在小巧的硬件模块上低成本功能强大的 机器视觉模块。 OpenMV上的机器视觉算法包括 寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪 等。 以STM32F427CPU为核心集成了OV7725摄像头芯片在小巧的硬件模块上用C语言高效地实现了核心机器视觉算法提供Python编程接口。 这也就意味着我们可以通过python来对他进行编程所以我们就需要学习一点基础的python知识 ———————————————— 2. 关于OpenMV 和 OpenCV OpenMV是 开源的机器视觉框架而 OpenMV 是一种 开源计算机视觉库两者都是实现视觉应用的工具不同的是 OpenMV 可以运行在 MCU 上而OpenCV可以运行在多种框架的 CPU上OpenMV的优势在于轻量化但是处理高复杂图形信息和告诉图像能力的时候明显弱于OpenCV ———————————————— 3. OpenMV的教程 序言 · OpenMV中文入门教程 以上链接为 星瞳官方 所给我们的上手教程我们接下来的内容也是对视频内容的笔记 Home - 廖雪峰的官方网站 以上链接为 Python 语法的学习网址适合对其他语言有一些基础的同学 ———————————————— 4. OpenMV IDE 界面介绍 上面是我们下载完 IDE 后进入的界面 中间的这一块是我们的代码编辑框我们可以在这里写代码 右上角是 Frame Buffer可以用来查看OpenMV的摄像头的头像 右下方是 图像的直方图可以查看图像不同的颜色阈值 当我们连接OpenMV后点击连接就可以看到 图像显示出来了 左上角的菜单栏 File 在下面了 示例 里面有一些官方给的历程 ———————————— 控制一些 基本的外设 ———————————————— 画图画十字画线画框 ———————————————— 与图像相关的滤波 ———————————————— 图像的截图保存等 ———————————————— 录制视频等 ———————————————— 人脸识别人脸追踪 ———————————————— 这里面有一些特征点匹配 直线线段 圆识别 边缘检测模板匹配等等 ———————————————— 瞳孔识别人眼识别 ———————————————— 与颜色识别有关 自动灰度颜色识别 自动彩图颜色识别红外颜色识别 等等 ———————————————— 运行LCD程序当我们外接LCD显示屏的时候使用 ———————————————— 红外热成像的一个例程 ____________________________ 蓝牙 WIFI 舵机拓展板 例程 —————————————— 条码二维码相关的扫描识别 ____________________________________________________ 然后 Edit 里面就是我们最经常使用的复制 黏贴等 ——————————————————————————— 5. 基础程序的讲解 # Hello World Example
#
# Welcome to the OpenMV IDE! Click on the green run arrow button below to run the script!import sensor, image, time
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.skip_frames(time 2000) # Wait for settings take effect. clock time.clock() # Create a clock object to track the FPS.
while(True): clock.tick() # Update the FPS clock. img sensor.snapshot() # Take a picture and return the image. print(clock.fps()) # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected # to the IDE. The FPS should increase once disconnected. 12345678910111213141516171819
上面这段代码也就是我们刚进入 IDE 时直接给我们的我们对他先来进行分析
· 首先 import 是导入此代码所依赖的模块在 hellow world 这个代码中主要依赖 sensor感光元件模块image图像处理相关模块time时钟sensor.reset() 重置感光元件RGB565彩图sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)设置感光元件的图像的色彩sensor.set_framesize(sensor.QVGA)设置感光元件的分辨率的大小sensor.skip_frames(time 2000)使图像跳过几帧clock time.clock() 设置时钟 我们进入一个while大循环在这里 image 在不断的截图保存图像而截取的图像我们就可以在右上角看到
最后一句 也就是打印的帧率我们可以在下面的框Terminal看到
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5. 如何进行OpenMV的脱机运行程序
而我们想把我们的代码在我们不连接电脑的时候使用我们就需要用到脱机运行
把代码保存的 OpenMV内置的 flash 内存 里面也就是OpenMV连接电脑时弹出的U盘我们把文件保存在那里面我们在那里面存储代码或图片
我们使用 工具 里的 一键下载
当写入成功时我们的灯会亮一下就代表脱机完成脱机成功后我们给OpenMV重新上电也就是重新启动一下就可以自动运行里面的代码。我们也可以在 OpenMV的U盘里面看到我们刚刚保存的代码
OpenMV保存的 时候 会把我们的代码默认保存为 main.py我们也可以在保存之后重新保存为其他的名称 .py
但需要注意的是我们上电之后他会自动执行我们 main.py的程序而不是其他的程序
关于我们如何查看是否正确保存了我们的代码我们可以将示例代码中闪灯的代码作为测试保存到我们的 main.py 里面然后上电之后看看有没正确闪灯即可
如果我们发现有时候并没有正确的把代码保存进去我们就可以把U盘格式化一下再重新保存
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6. 颜色识别
前面我们知道OpenMV里面有很多的颜色识别我们就来看一下 单颜色彩色识别
# Single Color RGB565 Blob Tracking Example
#
# This example shows off single color RGB565 tracking using the OpenMV Cam.import sensor, image, time, math
threshold_index 0 # 0 for red, 1 for green, 2 for blue
Color Tracking Thresholds (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max)
The below thresholds track in general red/green/blue things. You may wish to tune them…
thresholds [(30, 100, 15, 127, 15, 127), # generic_red_thresholds (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds (0, 30, 0, 64, -128, 0)] # generic_blue_thresholds
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 clock time.clock()
Only blobs that with more pixels than “pixel_threshold” and more area than “area_threshold” are
returned by “find_blobs” below. Change “pixels_threshold” and “area_threshold” if you change the
camera resolution. “mergeTrue” merges all overlapping blobs in the image.
while(True): clock.tick() img sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold200, area_threshold200, mergeTrue): # These values depend on the blob not being circular - otherwise they will be shaky. if blob.elongation() 0.5: img.draw_edges(blob.min_corners(), color(255,0,0)) img.draw_line(blob.major_axis_line(), color(0,255,0)) img.draw_line(blob.minor_axis_line(), color(0,0,255)) # These values are stable all the time. img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) # Note - the blob rotation is unique to 0-180 only. img.draw_keypoints([(blob.cx(), blob.cy(), int(math.degrees(blob.rotation())))], size20) print(clock.fps()) 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344
最开始也是导入代码所需要的模块 import sensor, image, time, math123
接下来设置颜色的阈值
threshold_index 0 # 0 for red, 1 for green, 2 for blue12
然后 重置感光元件摄像头。设置颜色格式为RGB565, 图像大小为QVGA设置帧率
关闭颜色识别中的白平衡和自动增益(打开可能会使颜色的阈值发生改变)
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
clock time.clock()12345678
在 while 循环里面
首先先截取感光元件的一张图片 for blob in img.find_blobs([thresholds[threshold_index]], pixels_threshold200, area_threshold200, mergeTrue):12
这是 python的语法在下面进行判断。
它的意思是 在这个函数中我们进行颜色识别find_blobs 这个函数会返回一个列表
roi是“感兴趣区”。left_roi [0,0,160,240] blobs img.find_blobs([red],roileft_roi)
x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素默认为2如果你只想查找宽度10个像素以上的色块那么就设置这个参数为10
blobs img.find_blobs([red],x_stride10)
y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素默认为1如果你只想查找宽度5个像素以上的色块那么就设置这个参数为5
blobs img.find_blobs([red],y_stride5)
invert 反转阈值把阈值以外的颜色作为阈值进行查找
area_threshold 面积阈值如果色块被框起来的面积小于这个值会被过滤掉
pixels_threshold 像素个数阈值如果色块像素数量小于这个值会被过滤掉
merge 合并如果设置为True那么合并所有重叠的blob为一个。 注意这会合并所有的blob无论是什么颜色的。如果你想混淆多种颜色的blob只需要分别调用不同颜色阈值的find_blobs。 12345678910111213141516171819202122
在这我们是默认查找红色 他把红色给我们框出来了
find_blobs对象返回的是多个 blob 的列表。注意区分blobs和blob这只是一个名字用来区分多个色块和一个色块。 列表类似与C语言的数组一个blobs列表里包含很多blob对象blobs对象就是色块每个blobs对象包含一个色块的信息
blob有多个方法blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)可以直接在image.draw_rectangle中使用。
blob.x() 返回色块的外框的x坐标int也可以通过blob[0]来获取。
blob.y() 返回色块的外框的y坐标int也可以通过blob[1]来获取。
blob.w() 返回色块的外框的宽度wint也可以通过blob[2]来获取。
blob.h() 返回色块的外框的高度hint也可以通过blob[3]来获取。
blob.pixels() 返回色块的像素数量int也可以通过blob[4]来获取。
blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标int也可以通过blob[5]来获取。
blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标int也可以通过blob[6]来获取。
blob.rotation() 返回色块的旋转角度单位为弧度float。如果色块类似一个铅笔那么这个值为0180°。如果色块是一个圆那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性那么你会得到0360°也可以通过blob[7]来获取。
blob.code() 返回一个16bit数字每一个bit会对应每一个阈值。举个例子
blobs img.find_blobs([red, blue, yellow], mergeTrue)
如果这个色块是红色那么它的code就是0001如果是蓝色那么它的code就是0010。注意一个blob可能是合并的如果是红色和蓝色的blob那么这个blob就是0011。这个功能可以用于查找颜色代码。也可以通过blob[8]来获取。
blob.count() 如果mergeTrue那么就会有多个blob被合并到一个blob这个函数返回的就是这个的数量。如果mergeFalse那么返回值总是1。也可以通过blob[9]来获取。
blob.area() 返回色块的外框的面积。应该等于(w * h)
blob.density() 返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。如果密度较低那么说明目标锁定的不是很好。 比如识别一个红色的圆返回的blob.pixels()是目标圆的像素点数blob.area()是圆的外接正方形的面积。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233
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阈值
red (minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)123
以上是一个 颜色阈值的结构
元组里面的数值分别是L A B 的最小值和最大值。
OpenMV 的IDE里加入了阈值选择工具极大的方便了对于颜色阈值的调试。
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7. 视觉小车
控制视觉小车对于OpenMV / K210 这端来说 最重要的就是识别元素并且 把元素发送给我们的主控单片机让主控来控制小车这才是我们最需要的
所以接下来我主要从识别的区域和发送的区域来重新理解
接下来的内容 以 2021电赛f题 送药小车为主体参考了多个up主以博客在后续我会一一标注上
1. 关于OpenMV的循迹
#uart UART(1, 115200) # 串口配置 P1 P0TX RX
#uart UART(3, 115200) # P4 P5THRESHOLD (20, 47, 21, 57, 11, 47) import sensor, image, time,ustruct from pyb import UART,LED import pyb
sensor.reset() #sensor.set_vflip(True) #sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) #sensor.set_windowing([0,20,80,40]) sensor.skip_frames(time 2000) clock time.clock()
#32通信 uart UART(1,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits8, parityNone, stop1) # init with given parameters
#识别区域绘图区域 左右上区域 roi1 [(0, 17, 15, 25), # 左 x y w h (65,17,15,25), # 右 (30,0,20,15), # 上 (0,0,80,60)] # 停车
def send_data_w(x,a,f_x,f_a): global uart; data ustruct.pack(“bbhhhhb”, #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 00101100 0x12, #帧头2 00010010 #下面的4个数据存到上面的情况里面进行一个打包 int(x), # rho 截距 int(a), # theat 角度 int(f_x), # 位置判断信息 int(f_a), # 位置判断信息 0x5B) # 帧尾 01011011 uart.write(data);
while(True): clock.tick() img sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line img.get_regression([(100,100)], robust True)
left_flag,right_flag,up_flag(0,0,0)#三个区域块的值和下面的判断相关
for rec in roi1:img.draw_rectangle(rec, color(255,0,0))#绘制出roi区域if (line):rho_err abs(line.rho())-img.width()/2if line.theta()gt;90:theta_err line.theta()-180else:theta_err line.theta()#直角坐标调整img.draw_line(line.line(), color 127)#画出直线xint(rho_err)aint(theta_err)f_x0f_a0if xlt;0:x-xf_x1if alt;0:a-af_a1if line.magnitude()gt;8:outdata[x,a,f_x,f_a]print(outdata)send_data_w(x,a,f_x,f_a) #outuart发送的就是 x,a,flag,对应的就是截距角度if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roiroi1[0]): #leftleft_flag1if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roiroi1[1]): #rightright_flag1if img.find_blobs([(96, 100, -13, 5, -11, 18)],roiroi1[2]): #upup_flag1if left_flag1 and right_flag1:send_data_w(0,0,2,2)time.sleep_ms(100)send_data_w(0,0,2,2)print(0,0,2,2)print(shizi)continueelse:pass
else:send_data_w(0,0,3,3)print(3)print(stop)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899
在其中最重要的就是我们的 打包函数
def send_data_w(x,a,f_x,f_a):global uart;data ustruct.pack(bbhhhhb, #格式为俩个字符俩个短整型(2字节)0x2C, #帧头1 001011000x12, #帧头2 00010010#下面的4个数据存到上面的情况里面进行一个打包int(x), # rho 截距int(a), # theat 角度int(f_x), # 位置判断信息int(f_a), # 位置判断信息0x5B) # 帧尾 01011011uart.write(data);12345678910111213
我们来解读一下这个函数在首先我们需要看一张图 我们定义的打包函数 bbhhhhb 也就是发送 2个字符1 个 字节所以我们在STM32上面接收到的前两个就会是 2C 12
而下面的短整型也会和上面一样被转化如 1 就会被换为 01 00所以就需要我们注意一下读取的位数
我们利用感兴趣区来进行标记以此来判断十字以及停止同时发送特殊数据加了延时以保证识别的特殊情况处理的时间
2. K210的数字识别 import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
import gc, sys
import ustruct
from machine import Timer
from fpioa_manager import fm
from machine import UARTfm.register(7, fm.fpioa.UART1_TX, forceTrue) fm.register(6, fm.fpioa.UART1_RX, forceTrue) uart UART(UART.UART1, 115200, 8, 1, 0, timeout1000, read_buf_len4096)
def lcd_show_except(e): import uio err_str uio.StringIO() sys.print_exception(e, err_str) err_str err_str.getvalue() img image.Image(size(224,224)) img.draw_string(0, 10, err_str, scale1, color(0xff,0x00,0x00)) lcd.display(img)
def main(anchors, labels None, model_addr0x500000, sensor_window(224, 224), lcd_rotation0, sensor_hmirrorFalse, sensor_vflipFalse): 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(type1)
lcd.rotation(lcd_rotation)
lcd.clear(lcd.WHITE)if not labels:with open(labels.txt,r) as f:exec(f.read())
if not labels:print(no labels.txt)img image.Image(size(320, 240))img.draw_string(90, 110, no labels.txt, color(255, 0, 0), scale2)lcd.display(img)return 1try:img image.Image(startup.jpg)lcd.display(img)except Exception:img image.Image(size(320, 240))img.draw_string(90, 110, loading model..., color(255, 255, 255), scale2)lcd.display(img)task kpu.load(model_addr)
kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1]
try:flag1#num0while flag:img sensor.snapshot()t time.ticks_ms()objects kpu.run_yolo2(task, img)t time.ticks_ms() - tif objects:for obj in objects:pos obj.rect()img.draw_rectangle(pos)img.draw_string(pos[0], pos[1], %s : %.2f %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale2, color(255, 0, 0))objx int((obj.x()obj.w())/2)if labels[obj.classid()] 1 :uart.write(s)uart.write(z)uart.write(1)uart.write(e) # gt;95 右转 lt;95 左转print(1)if labels[obj.classid()] 2:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(2)uart.write(e)print(2)if labels[obj.classid()] 3 and objx gt; 92 and objx lt; 98:# num 3uart.write(s)uart.write(z)uart.write(3)uart.write(T)uart.write(e)print(T)print(3)# time.sleep(3)if labels[obj.classid()] 3 and objx gt;98:num 0uart.write(s)uart.write(z)uart.write(3)uart.write(R)uart.write(e)print(R)print(3)if labels[obj.classid()] 3 and objx lt;92:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(3)uart.write(L)uart.write(e)print(L)print(3)if labels[obj.classid()] 4 and objx gt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(4)uart.write(R)uart.write(e)print(4)if labels[obj.classid()] 4 and objx lt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(4)uart.write(L)uart.write(e)print(4)if labels[obj.classid()] 5 and objx gt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(5)uart.write(R)uart.write(e)print(5)if labels[obj.classid()] 5 and objx lt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(5)uart.write(L)uart.write(e)print(5)if labels[obj.classid()] 6 and objx gt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(6)uart.write(R)uart.write(e)print(6)if labels[obj.classid()] 6 and objx lt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(6)uart.write(L)uart.write(e)print(6)if labels[obj.classid()] 7 and objx gt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(7)uart.write(R)uart.write(e)print(7)if labels[obj.classid()] 7 and objx lt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(7)uart.write(L)uart.write(e)print(7)if labels[obj.classid()] 8 and objx gt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(8)uart.write(R)uart.write(e)print(8)if labels[obj.classid()] 8 and objx lt;95:uart.write(s)uart.write(z)uart.write(8)uart.write(L)uart.write(e)print(8)img.draw_string(0, 200, t:%dms %(t), scale2, color(255, 0, 0))lcd.display(img)
except Exception as e:raise e
finally:kpu.deinit(task)if name “main”: try: labels [‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’] anchors [1.40625, 1.8125000000000002, 5.09375, 5.28125, 3.46875, 3.8124999999999996, 2.0, 2.3125, 2.71875, 2.90625] #main(anchors anchors, labelslabels, model_addr“/sd/m.kmodel”, lcd_rotation2, sensor_window(224, 224)) main(anchors anchors, labelslabels, model_addr0x500000, lcd_rotation2, sensor_window(224, 224)) except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect() 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224
2. 由大哥帮忙修改的代码但是还需要在后续调整
#目前缺点: 第一次识别会直接发送出方向
import sensor, image, lcd, time
import KPU as kpu
import gc, sys
import ustruct
from Maix import GPIO
from machine import Timer
from fpioa_manager import fm
from machine import UARTfm.register(12, fm.fpioa.GPIO0,forceTrue) fm.register(7, fm.fpioa.UART1_TX, forceTrue) fm.register(6, fm.fpioa.UART1_RX, forceTrue) uart UART(UART.UART1, 115200, 8, 1, 0, timeout1000, read_buf_len4096)
LED_B GPIO(GPIO.GPIO0, GPIO.OUT) #构建 LED 对象
def lcd_show_except(e): import uio err_str uio.StringIO() sys.print_exception(e, err_str) err_str err_str.getvalue() img image.Image(size(224,224)) img.draw_string(0, 10, err_str, scale1, color(0xff,0x00,0x00)) lcd.display(img)
def await_num(num_await,num_input,objx): “” 等待数字 num_await 的出现
不需要了:如果出现了 num_await, 则返回 None, 可以接收新的数字输入了进入recognize_num
没有出现 num_await那么就无限循环 “” if num_input num_await: if objx 110: uart.write(‘s’) uart.write(‘z’) uart.write(num_await) uart.write(‘R’) uart.write(‘e’) print(‘R’) print(num_await) elif objx 80: uart.write(‘s’) uart.write(‘z’) uart.write(num_await) uart.write(‘L’) uart.write(‘e’) print(‘L’) print(num_await) #return None # 下一次不用识别这个数字了 #修改如果不返回值这样就不会重新输入新的数字也就是不会等待新数字这样就会避免出现程序刷新弄到新的数字
return num_await
调用函数给下面的主函数返回出识别的值
如果想要识别新的数字就可以通过重新上电来执行
def recognize_num(num,objx): “” 识别输入的数字 返回值: 接下来需要识别的数 “”
识别输入的数字
不管识别到什么数字其实操作是类似的所以可以用一个函数概括这些操作不用写很多遍
if num ‘1’ or num ‘2’: # 这两个的操作类似所以用一个 if 就可以了; 看代码读到这两个数字的时候并不需要等待下一次继续出现这个数字 uart.write(‘s’) uart.write(‘z’) uart.write(num) uart.write(‘G’) uart.write(‘e’) # 95 右转 95 左转 print(num) return None # 不需要等待任何数字
elif objx 80 and objx 110: uart.write(‘s’) uart.write(‘z’) uart.write(num) uart.write(‘T’) uart.write(‘e’) #time.sleep(1) #time.sleep_ms(500) print(num) print(‘T’) return num # 下一次需要等待的数字
def main(anchors, labels None, model_addr0x500000, sensor_window(224, 224), lcd_rotation0, sensor_hmirrorFalse, sensor_vflipFalse): 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(type1)
lcd.rotation(lcd_rotation)
lcd.clear(lcd.WHITE)if not labels:with open(labels.txt,r) as f:exec(f.read())
if not labels:print(no labels.txt)img image.Image(size(320, 240))img.draw_string(90, 110, no labels.txt, color(255, 0, 0), scale2)lcd.display(img)return 1try:img image.Image(startup.jpg)lcd.display(img)except Exception:img image.Image(size(320, 240))img.draw_string(90, 110, loading model..., color(255, 255, 255), scale2)lcd.display(img)task kpu.load(model_addr)
kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1]
try:flag1numNonewhile flag:img sensor.snapshot()t time.ticks_ms()objects kpu.run_yolo2(task, img)t time.ticks_ms() - tif num ! 0:LED_B.value(0)if objects:for obj in objects:pos obj.rect()img.draw_rectangle(pos)img.draw_string(pos[0], pos[1], %s : %.2f %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale2, color(255, 0, 0))objx int((obj.x()obj.w())/2)# 识别新的数字if num is None:num recognize_num(labels[obj.classid()],objx)else:num await_num(num,labels[obj.classid()],objx)img.draw_string(0, 200, t:%dms %(t), scale2, color(255, 0, 0))lcd.display(img)
except Exception as e:raise e
finally:kpu.deinit(task)if name “main”: try: labels [‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’] anchors [1.40625, 1.8125000000000002, 5.09375, 5.28125, 3.46875, 3.8124999999999996, 2.0, 2.3125, 2.71875, 2.90625] main(anchors anchors, labelslabels, model_addr“/sd/m.kmodel”, lcd_rotation2, sensor_window(224, 224)) # main(anchors anchors, labelslabels, model_addr0x500000, lcd_rotation2, sensor_window(224, 224)) except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect() 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166
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8. 寻找最大色块
寻找最大色块与上面寻找模板的区别是它是以颜色进行区分如果所需要寻找的东西不是 固定物体就可以用颜色来区别
并且在寻找的时候就可以通过更改阈值来改变需要区分的物体
测试代码如下 import sensor,lcd,time
import gc,sys
import ustructfrom machine import UART,Timer from fpioa_manager import fm
#映射串口引脚 fm.register(6, fm.fpioa.UART1_RX, forceTrue) fm.register(7, fm.fpioa.UART1_TX, forceTrue) uart UART(UART.UART1, 115200, read_buf_len4096)
#摄像头初始化 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_vflip(1) #后置模式所见即所得 sensor.set_auto_whitebal(False)#白平衡关闭
#lcd初始化 lcd.init()
颜色识别阈值 (L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) LAB模型
此处识别为橙色调整出的阈值全部为红色
barries_red (20, 100, -5, 106, 36, 123)
clocktime.clock()
#打包函数 def send_data_wx(x,a): global uart; data ustruct.pack(“bbhhhhb”, 0x2c, 0x12, int(x), int(a), 0x5B) uart.write(data);
#找到最大色块函数 def find_max(blods): max_size0 for blob in blobs: if blob.pixels() max_size: max_blobblob max_sizeblob.pixels() return max_blob
while True: clock.tick() imgsensor.snapshot() #过滤 blods img.find_blobs([barries_red],x_strid50) blods img.find_blobs([barries_red],y_strid50) blods img.find_blobs([barries_red],pixels_threshold100) blods img.find_blobs([barries_red],area_threshold60) blobs img.find_blobs([barries_red]) #找到阈值色块 cx0;cy0; if blobs: max_blob find_max(blobs) #找到最大色块 cxmax_blob[5] cymax_blob[6] cwmax_blob[2] chmax_blob[3] img.draw_rectangle(max_blob[0:4]) img.draw_cross(max_blob[5],max_blob[6])
lcd.display(img) #LCD显示图片
print(max_blob[5],max_blob[6])
send_data_wx(max_blob[5],max_blob[6])123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081 To be contnue…
[](https://blog.csdn.net/leah126/article/details/131410570?spm1001.2014.3001.5502)[](https://blog.csdn.net/Python_0011/article/details/131370717?spm1001.2014.3001.5502)**题外话**12 初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生很多因缺少实战经验就业处处碰壁。下面我们来看两组数据 2023届全国高校毕业生预计达到1158万人就业形势严峻 国家网络安全宣传周公布的数据显示到2027年我国网络安全人员缺口将达327万。
一方面是每年应届毕业生就业形势严峻一方面是网络安全人才百万缺口。
6月9日麦可思研究2023年版就业蓝皮书包括《2023年中国本科生就业报告》《2023年中国高职生就业报告》正式发布。
2022届大学毕业生月收入较高的前10个专业
本科计算机类、高职自动化类专业月收入较高。2022届本科计算机类、高职自动化类专业月收入分别为6863元、5339元。其中本科计算机类专业起薪与2021届基本持平高职自动化类月收入增长明显2022届反超铁道运输类专业5295元排在第一位。
具体看专业2022届本科月收入较高的专业是信息安全7579元。对比2018届电子科学与技术、自动化等与人工智能相关的本科专业表现不俗较五年前起薪涨幅均达到了19%。数据科学与大数据技术虽是近年新增专业但表现亮眼已跻身2022届本科毕业生毕业半年后月收入较高专业前三。五年前唯一进入本科高薪榜前10的人文社科类专业——法语已退出前10之列。 “没有网络安全就没有国家安全”。当前网络安全已被提升到国家战略的高度成为影响国家安全、社会稳定至关重要的因素之一。
网络安全行业特点
1、就业薪资非常高涨薪快 2021年猎聘网发布网络安全行业就业薪资行业最高人均33.77万 2、人才缺口大就业机会多
2019年9月18日《中华人民共和国中央人民政府》官方网站发表我国网络空间安全人才 需求140万人而全国各大学校每年培养的人员不到1.5W人。猎聘网《2021年上半年网络安全报告》预测2027年网安人才需求300W现在从事网络安全行业的从业人员只有10W人。 行业发展空间大岗位非常多
网络安全行业产业以来随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…
职业增值潜力大
网络安全专业具有很强的技术特性尤其是掌握工作中的核心网络架构、安全技术在职业发展上具有不可替代的竞争优势。
随着个人能力的不断提升所从事工作的职业价值也会随着自身经验的丰富以及项目运作的成熟升值空间一路看涨这也是为什么受大家欢迎的主要原因。
从某种程度来讲在网络安全领域跟医生职业一样越老越吃香因为技术愈加成熟自然工作会受到重视升职加薪则是水到渠成之事。 黑客网络安全如何学习
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1.学习路线图 攻击和防守要学的东西也不少具体要学的东西我都写在了上面的路线图如果你能学完它们你去就业和接私活完全没有问题。
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内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等都是网络安全入门必知必会的学习内容。 都打包成一块的了不能一一展开总共300多集
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3.技术文档和电子书 技术文档也是我自己整理的包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点电子书也有200多本由于内容的敏感性我就不一一展示了。 因篇幅有限仅展示部分资料需要点击下方链接即可前往获取
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4.工具包、面试题和源码 “工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等感兴趣的同学不容错过。
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这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。
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