Hello world

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待画面稳定
csi0.auto_gain(False)  # 固定增益，减少颜色变化
csi0.auto_whitebal(False)  # 固定白平衡

# LAB 阈值：L 下限、L 上限、A 下限、A 上限、B 下限、B 上限
# 以下仅为起始值，请在现场光照下重新调整
thresholds = [
    (30, 100, 15, 127, 15, 127),  # 红色
    (30, 100, -64, -8, -32, 32),  # 绿色
]
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for blob in img.find_blobs(thresholds, pixels_threshold=200):
        img.draw_rectangle(blob.rect, color=(255, 0, 0))
        img.draw_cross((blob.cx, blob.cy))  # 标出色块中心
    print(clock.fps(), "fps")

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待画面稳定
csi0.auto_gain(False)

clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    # 遍历本帧检测到的二维码
    for code in img.find_qrcodes():
        img.draw_rectangle(code.rect, color=(255, 0, 0))
        print(code.payload)  # 输出二维码中的内容
    print(clock.fps(), "fps")

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # 条码检测使用灰度图
csi0.framesize(csi.VGA)
csi0.window((640, 80))  # 只扫描画面中央的窄条区域
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待画面稳定
csi0.auto_gain(False)
csi0.auto_whitebal(False)

clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    for code in img.find_barcodes():
        img.draw_rectangle(code.rect, color=(0, 255, 0))
        print(code.payload, "质量值：%d" % code.quality)
    print(clock.fps(), "fps")

import csi
import image
import math
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.QVGA)
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待曝光、增益和白平衡稳定
csi0.auto_gain(False)
csi0.auto_whitebal(False)

clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    # H7 Plus 的 5.0.1 固件支持 TAG36H11 标签族
    for tag in img.find_apriltags(families=image.TAG36H11):
        img.draw_detection(tag, color1=(255, 0, 0),
                           color2=(0, 255, 0))
        angle = math.degrees(tag.rotation)  # 弧度转为角度
        print("编号：%d，旋转：%.1f 度" % (tag.id, angle))
    print(clock.fps(), "fps")

import csi
import time
import ml
from ml.postprocessing.mediapipe import BlazeFace

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.VGA)
csi0.window((400, 400))  # 取正方形窗口作为模型输入
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待画面稳定

# 加载固件内置的人脸检测模型
model = ml.Model(
    "/rom/blazeface_front_128.tflite",
    postprocess=BlazeFace(threshold=0.4),
)
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()
    # 每项结果依次为：矩形框、得分、六个关键点
    for rect, score, keypoints in model.predict([img]):
        img.draw_rectangle(rect, color=(0, 0, 255))
        ml.utils.draw_keypoints(img, keypoints,
                               color=(255, 0, 0))
    print(clock.fps(), "fps")