怎么在pycharm中装opencv：使用Python和OpenMV读取条形码

怎么在pycharm中装opencv：使用Python和OpenMV读取条形码围绕检测到的条形码绘制边框矩形（第76行）。鉴于检测到的条形码，我们可以：在第71行获取sensor.snapshot框架。我们有一个图像，让我们看看能做些什么我们在这里找到标准的非QR码。我们所需要做的就是调用img.find_barcodes （封装了所有条形码检测 读取功能）并循环显示结果（第74行）。

正如在第39行中看到的，在这里我定义了一个barcode_type字典，OpenMV可以检测和解码很多不同的条形码样式。

第57-63行定义了获取条形码类型的方便函数，而不会引起Python密钥异常(OpenMV不能很好地处理异常)。

我们将从开始一个while循环开始获取和处理帧:

第一步是为FPS计数器计时(第68行)。

在第71行获取sensor.snapshot框架。

我们有一个图像，让我们看看能做些什么

我们在这里找到标准的非QR码。我们所需要做的就是调用img.find_barcodes （封装了所有条形码检测 读取功能）并循环显示结果（第74行）。

鉴于检测到的条形码，我们可以：

• 围绕检测到的条形码绘制边框矩形（第76行）。

• 输出类型，质量和有效载荷（第79-82行）。

• 在屏幕上绘制字符串（第85行）。根据文档目前没有办法用较大的字体绘制字符串。

文档地址：http://docs.openmv.io/library/omv.image.html?highlight=draw_string#image.image.draw_string

QR码解码以类似的方式完成：

此循环模仿标准条形码循环，因此请务必查看详细信息。

在循环之外，如果使用LCD，你需要在其上进行显示（第100行）。

最后，在第103行，我们可以在终端上轻松输出FPS（每秒帧数）。

OpenMV条形码解码结果

图3:OpenMV团队为计算机视觉开发设计了一个很棒的IDE。这是在第一次打开IDE并加载程序时所看到的。

首先，通过USB将OpenMV摄像头连接到电脑。

然后启动IDE，如图3所示。

从那里，点击左下角的连接按钮。

IDE可能会提示更新固件（通过点击按钮并等待大约3-5分钟）。

当你准备好在编辑器中加载程序时，请点击左下方的绿色播放/程序按钮。这个按钮将用你的代码设置OpenMV。

MicroPython代码需要大约45-90秒才能编译成机器代码并在处理器上闪存。

不久之后，如果输出到终端上，你将看到诸如FPS或条形码信息等数据 - 这是正常工作所需要的。你还会在右上方的取景器中看到来自相机传感器的实时视图。

现在我们来试一下条形码吧！

以下是我们正在处理的内容：

图4:使用OpenMV摄像机测试样例条形码。包括QR CODE128 CODE93 CODE39和DATABAR条形码图像。

可以从IDE的内置终端中查看结果：