结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N',num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流,并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

时间: 2024-04-17 21:28:20 浏览: 306
这段代码是一个综合示例,使用OpenMV进行图像处理,并通过UART将数据发送给Arduino。在这段代码中,你已经定义了一个结构体类型`OpenmvDataStruct`,并创建了一个结构体变量`data`来存储数据。 在最后的部分,你使用`struct.pack()`函数将`data`结构体变量打包成字节流,并通过UART发送给Arduino。下面是如何根据你想要的结果在OpenMV中打印数据的示例代码: ```python # 将结构体变量data打包成字节流,并发送给Arduino packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据 # 在OpenMV中打印结果 print("Shape: ", data.shape) print("Number: ", data.num) ``` 在这个示例中,我们使用`print()`函数打印了`data`结构体变量中的`shape`和`num`字段的值。 你可以根据需要在这段代码中添加其他的打印语句来输出更多信息。希望对你有帮助!
相关问题

结合以下代码 加入帧开始帧结束 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N',num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流,并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

要在这段代码中加入帧的起始和结束标志,你可以使用与前面提到的示例类似的方法。 在发送数据之前,你可以在帧起始处发送一个特定的起始标志字节,并在数据结尾处发送一个帧结束标志字节。以下是修改后的代码示例: ```python from pyb import UART import struct uart = UART(3, 115200) # 封装并发送帧 def send_frame(data): # 添加帧起始标志 frame = b'\x02' # 添加数据长度 frame += len(data).to_bytes(2, 'big') # 添加数据 frame += data.encode('utf-8') # 添加帧结束标志 frame += b'\x03' uart.write(frame) # 示例调用 while True: # ...其他代码... # 将结构体变量data打包成字节流,并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) packed_data = b'\x02' + packed_data + b'\x03' # 添加帧起始标志和帧结束标志 uart.write(packed_data) # 发送数据 ``` 在这个示例中,我们将`packed_data`前面添加了帧起始标志字节`\x02`,后面添加了帧结束标志字节`\x03`,然后将整个帧发送给Arduino。 这样,Arduino端就可以通过检测帧起始标志和帧结束标志来确定接收到的数据帧的边界,并对数据进行解析。在Arduino端,你可以使用类似的方法来解析接收到的数据帧。 确保发送端和接收端使用相同的帧起始标志和帧结束标志,并且按照相同的方式来解析数据帧。这样可以确保数据的正确传输和解析。希望对你有帮助!

from pyb import UART import sensor, image, time, os, tf, pyb sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((160,160)) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_contrast(3) uart = UART(3, 115200) clock = time.clock() flag = 0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.6, y_overlap=0.5): output = obj.output() number = output.index(max(output)) confidence = int(max(output) * 100) if confidence > 75: uart.write(str(number)) print(str(number)) else: uart.write('0') print('0') pyb.delay(10) # 添加延时,单位为毫秒在这里面添加无法识别红色的代码

在这个代码中,您可以添加以下代码来识别红色物体: ```python red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # 设置红色阈值 for blob in img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200): # 在此处添加您的处理代码,例如打印坐标或执行其他操作 pass ``` 您可以根据需要调整阈值和其他参数。这段代码使用`find_blobs`函数来查找图像中符合阈值的红色物体。您可以在找到的物体上进行进一步的处理,例如打印坐标或执行其他操作。
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修改以下代码的错误:import sensor, image, time # 引入感光元件模块、图片处理模块、时间模块 from pyb import UART # 引入串口模块 import json # 引入json字符串模块 from pyb import LED # 引入LED控制模块 user_threshold = (0, 50, -24,-1, -18, 6) # 设置黑线阈值参数 ROIS = (0,100,320,40) # 设置roi感兴趣区 # 新建全局变量 dis_sum = 0 sum_count = 0 value_get = False #设置摄像头 sensor.reset() # 初始化感光元件 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素模式为彩色 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置图像大小为QVGA:320*240 sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过前几帧的图片 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 -- 巡线模式下需要关闭 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 -- 巡线模式下需要关闭 clock = time.clock() # 打开板载LED灯(白色) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() #设置串口号及串口波特率 uart = UART(3,9600) while(True): clock.tick() # 开始计算运行时间 img = sensor.snapshot() # 获取一张图像 # 新建变量 distance = 0 distance_send = False # 将find_blobs返回的blob对象赋值给b for b in img.find_blobs([user_threshold],roi=ROIS[0:4], merge=True): # 判断黑线色块大小,排除图像干扰 if (b[4] >= 30) and (b[3] >= 30): img.draw_rectangle(b[0:4],color=(255,0,0)) # 画矩形 img.draw_cross(b.cx(),b.cy(),color=(0,0,0)) # 画中心十字 # 判断所检测到的黑线是否在图像范围内 if b[5]< 0 or b[5] > 320: distance = 0 distance_send = False else: distance = b[5] distance_send = True # 判断正确获取到黑线位置 if distance_send == True: dis_sum += distance sum_count += 1 # 取10次的坐标平均值 if sum_count == 10: AngleValue = round(dis_sum/sum_count - 160) # 计算角度值并取整数 # LastAngleValue进行角度赋值 if not value_get: LastAngleValue = AngleValue value_get = True # 对比角度是否发生变化 if (LastAngleValue != AngleValue): ubuffer = json.dumps(AngleValue) # 将新角度转换成字符串 LastAngleValue = AngleValue # 将角度值进行赋值 uart.write(ubuffer+'\n')

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct 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 red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

这是我的openmv代码from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS from pyb import UART uart = UART(3, 19200) while True: if uart.any(): a = uart.readline().strip() print (a) b = a[0] if b == 255: # 颜色跟踪阈值(L Min, L Max, A Min, A Max, B Min, B Max) # 下面的阈值跟踪一般红色/绿色的东西。你不妨调整他们... thresholds = [(73, 0, 34, 127, -128, 127), # generic_red_thresholds (30, 100, -64, -8, -32, 32), # generic_green_thresholds (63, 0, -59, 127, -68, -24)] # generic_blue_thresholds # 不要超过16个颜色阈值 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) #120x160 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() # 只有比“pixel_threshold”多的像素和多于“area_threshold”的区域才被 # 下面的“find_blobs”返回。 如果更改相机分辨率, # 请更改“pixels_threshold”和“area_threshold”。 “merge = True”合并图像中所有重叠的色块。 templates = ["/0.pgm", "/2.pgm","/3.pgm","/4.pgm"] #保存多个模板 while(True): key_1 = 0 clock.tick() img = sensor.snapshot() for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200, area_threshold=200): #img.draw_rectangle(blob.rect()) #img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy()) #print(blob.code()) img = img.to_grayscale() for t in templates: template = image.Image(t) #对每个模板遍历进行模板匹配 r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) #不定义的话,roi=(10, 0, 60, 60)) #find_template(template, threshold, [roi, step, search]),threshold中 #的0.7。 同时,我的波特率一致都是19200,硬件连接没有问题,单片机实际发送的是0xFF,请你给我排查问题

补光板对应引脚是p6,我这样写对吗 import sensor import time from pyb import UART,Pin,Timer #补光灯 light = Timer(2, freq=50000).channel(1, Timer.PWM, pin=Pin("P6")) light.pulse_width_percent(100) # 控制亮度 0~100 # 初始化PWM对象(假设补光板连接在P7引脚) circle_coords = []#维护圆环坐标的 uart = UART(3, 9600)#初始化UART3,波特率9600,与stm32f4通讯 prev_x = None#上一次检测到的x坐标 prev_y = None#上一次检测到的x坐标 prev_color = None#上一次检测到的颜色 x, y, color = 160, 120, 9#当前坐标和颜色 n=1#计数器(未使用) openmv_stage = 1#确定程序运行 red_threshold = (69, 26, -13, 89, -91, 124) blue_threshold = (20, 100, -126, -3, -128, 127) green_threshold = (11, 85, -74, -15, -30, 66)#LAB颜色阀值 sensor.reset()#重置摄像头 sensor.set_framerate(10)#设置帧率为10fps sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#设置像素格式为RGB565 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#设置分辨率为QVGA sensor.skip_frames(time=2000)#跳过前2000ms的帧(等待摄像头屁稳定) sensor.set_auto_gain(False)#关闭自动增益(避免颜色失真) sensor.set_auto_exposure(False, exposure_us=2000)#固定曝光时间 def data_arduino(): if uart.any():#检查stm32是否发送数据 #data = uart.readline().decode().strip()#读取并解码数据 data = uart.readchar() if data == ord('1'): return 1 if data == ord('2'): return 2 if data == ord('3'): return 3 if data == ord('4'): return 4 return None #try: # stage = int(data)#尝试将数据转化为整数 # return stage#切换任务指令 # except ValueError:#数据格式错误处理 # print(f"Received non-numeric data: {data}") # return None def process_blobs(img, threshold, color_id): global x, y, color blobs = img.find_blobs([threshold], pixels_threshold=8000, area_threshold=8000, merge=True) if blobs: color = color_id for blob in blobs: x = blob.cx()#色块中心x坐标 y = blob.cy()#色块中心y坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) return x, y, color#若找到符合抓取颜色阀值的色块,返回坐标和颜色ID else: return 0, 0, 0 def process_red_blobs(img):#封装,简化对不同颜色的调用 return process_blobs(img, red_threshold, 1)#与比赛时颜色所对应数字一致,红色

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# 1. mPower1203驱动概述与故障诊断基础 在当今信息技术飞速发展的时代,高效准确地诊断和解决驱动故障对于确保企业级IT系统的稳定运行至关重要。mPower1203驱动作为一个广泛应用于高性能计算和数据处理领域的驱动程序,它的稳定性和性能优化对于很多关键业务系统都是不可忽视的。本章节将为您提供一个mPower1203驱动的概述,并对故障诊断的
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keil5打不开

<think>我们正在处理Keil 5无法打开的问题。根据引用资料,可能的原因和解决方案如下: 1. 工程路径过长:将工程移动到较短的路径下(如D:\Project)[^3]。 2. 需要安装C51支持包(如果涉及51单片机)[^2]。 3. 编译器配置问题:重新安装或添加ARM编译器[^4]。 4. 软件冲突:以管理员身份运行Keil,并确保安装路径正确。 下面详细说明解决方案:</think>### Keil 5无法打开的解决方法 根据引用资料,Keil 5无法打开通常有以下几种原因及解决方案: #### 1. **工程路径过长问题** [^3] 当工程文件路径嵌套过深时(
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远程进程注入技术详解:DLL注入的实现步骤

标题中提到的"RemoteCall"是一种远程进程注入技术,其关键知识点围绕着如何在不直接操作目标进程的情况下,在远程进程内存空间中加载和执行代码。这一技术广泛应用于多个领域,包括但不限于恶意软件开发、安全测试、系统管理工具等。下面,我们将深入探讨这一技术的关键步骤以及涉及的相关技术概念。 ### 进程ID的获取 要对远程进程进行操作,首先需要知道该进程的标识符,即进程ID(Process Identifier,PID)。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具,如Windows的任务管理器或Linux的ps命令,可以获取到目标进程的PID。 ### 远程进程空间内存分配 进程的内存空间是独立的,一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码,需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现,比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。 ### 写入DLL路径到远程内存 分配完内存后,接下来需要将要注入的动态链接库(Dynamic Link Library,DLL)的完整路径字符串写入到刚才分配的内存中。这一步是通过向远程进程的内存写入数据来完成的,同样需要使用到如WriteProcessMemory这样的API函数。 ### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址 Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库,其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数,必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析,可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。 ### 创建远程线程 在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后,最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成,该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里,线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址,参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后,它将在目标进程中执行LoadLibrary函数,从而加载DLL,实现代码注入。 ### 远程进程注入的应用场景与风险 远程进程注入技术的应用场景十分广泛。在系统管理方面,它允许用户向运行中的应用程序添加功能,如插件支持、模块化更新等。在安全领域,安全工具会使用注入技术来提供深度防护或监控。然而,远程进程注入技术也具有极高的风险性,特别是当被用于恶意软件时,它能够被用来注入恶意代码,对用户系统的安全性和稳定性造成威胁。因此,了解这一技术的同时,也必须对其潜在的安全风险有所认识,特别是在进行系统安全防护时,需要对该技术进行检测和防护。 ### 结语 通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析,我们了解到这一技术的强大能力,以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解,还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来,随着技术的发展和安全挑战的增加,对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。