本文主要涉及openmv摄像头的使用和人脸识别的实现。人脸识别是一种基于人脸图像特征信息进行身份识别的技术。OpenMV是一种基于RM Cortex-M7处理器的嵌入式计算机视觉平台,它可以实现人脸识别、颜色识别、形状识别等多种图像处理功能。本文将详细介绍如何使用openmv摄像头实现人脸识别,并分享一些openmv摄像头应用的例子。
一、openmv摄像头的安装和配置
1. 下载openmv IDE
在官网下载openmv IDE,安装完成后打开,连接openmv摄像头到电脑,选择正确的端口和设备名称即可。
2. 安装openmv的库文件
在openmv IDE中选择Tools->Open Terminal,输入以下命令
import openmv
openmv.install('libraries')
这样就可以安装openmv的库文件。
3. 打开摄像头
在openmv IDE中选择Tools->Open Terminal,输入以下命令
import sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VG)
sensor.skip_frames(time = 2000)
这样就可以打开openmv摄像头,并设置摄像头的参数。
二、人脸识别的实现
1. 安装openmv的人脸识别库
在openmv IDE中选择Tools->Open Terminal,输入以下命令
import openmv
openmv.install('face')
这样就可以安装openmv的人脸识别库。
2. 编写人脸识别程序
在openmv IDE中新建一个文件,输入以下代码
import sensor
import time
import openmv
import lcd
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VG)
sensor.skip_frames(time = 2000)
while(True)
for r in faces
这段代码的作用是打开openmv摄像头,检测摄像头中的人脸,并在LCD屏幕上显示人脸位置。
三、openmv摄像头应用例子分享
1. 颜色识别
在openmv IDE中新建一个文件,输入以下代码
import sensor
import time
import lcd
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VG)
sensor.skip_frames(time = 2000)
while(True)
for b in blobs
这段代码的作用是检测openmv摄像头中的颜色块,并在LCD屏幕上显示颜色块位置。
2. R码识别
在openmv IDE中新建一个文件,输入以下代码
import sensor
import time
import pyb
import lcd
lcd.init()
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VG)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()
uart = pyb.URT(3, 9600, timeout_char=1000)
while(True)
clock.tick()
uart.write(code.payload())
print(code.payload())
这段代码的作用是检测openmv摄像头中的R码,并通过URT串口将R码信息发送出去。
本文详细介绍了如何使用openmv摄像头实现人脸识别,并分享了openmv摄像头应用的例子。openmv摄像头是一种强大的图像处理平台,可以实现多种图像处理功能,非常适合嵌入式图像处理应用。如果你对openmv摄像头感兴趣,可以尝试使用它进行更多的图像处理应用。
目前该物品暂无公开的获取途径,后续我们有可能更新相关信息,必要时请记录或收藏当前网页链接。 如需帮助,可点击右下角QQ图标联系我们。
本文已有4289人感兴趣,如有需要,您也可以将此网页保存到桌面以便随时关注。