i = 0 while True: i += 1 print("cnt :", i) clock.tick() # Update the FPS clock. img = sensor.snapshot() a = od_img.draw_image(img, 0,0) od_img.pix_to_ai() #将摄像头采集图片输送到KPU和yolo模型运算。 kpu.run_with_output(od_img) dect = kpu.regionlayer_yolo2() fps = clock.fps() persons = [l for l in dect if obj_name[l[4]] == "person"] if persons: for l in persons : #判断人的位置是否在左半区域 x_center = (l[0] + l[2]) // 2 # 计算出矩形框的中心x坐标 y_center = (l[1] + l[3]) // 2 # 计算出矩形框的中心y坐标 y_bottom = l[1] - 12 # 计算出矩形框下方一些距离的y坐标 if l[0] < x_center + 30 : #在左半区域,进行框出和显示操作 a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3], color=(0, 255, 0)) a = img.draw_string(l[0],l[1], obj_name[l[4]], color=(0, 255, 0), scale=1.5) player.play() # 将中心x坐标和中心y坐标转换为字符串并拼接起来,作为第三个参数传递给 img.draw_string() 方法 text = str(x_center) + ", " + str(y_center) a = img.draw_string(l[0], y_bottom, text, color=(255, 0, 0)) a = img.draw_string(0, 0, "%2.1ffps" %(fps), color=(0, 60, 128), scale=1.0) #显示屏显示FPS lcd.display(img) gc.collect() #内存回收 player.finish()
时间: 2023-12-04 16:02:35 浏览: 279
这段代码是一个基于OpenMV的人体检测和跟踪系统,主要通过摄像头采集图像,经过KPU和YOLO模型运算,识别出图像中的人体,然后对人体进行框出和显示操作,并且在屏幕上显示每秒处理的帧数。其中,通过判断人的位置是否在左半区域来决定是否进行框出和显示操作。另外,代码中还使用了内存回收和音效播放等技术,以提高系统的运行效率和用户体验。
阅读全文
相关推荐
















