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在视觉领域中，图像处理是一项非常重要的工作。通过预处理，我们可以对图像的质量进行提升（如增强对比度、校正畸变等等），来减少一些不必要的噪声或者失真，为后续的图像分析（如目标检测、模式识别等）奠定更好的基础。

《庐山派 K230 从熟悉到...》图像获取+FPS

pciC

获取图像

通过TF卡来加载

如果环境中不适合使用摄像头或者需要高质量的图像处理，建议使用这种方式。可以重复加载已有的测试图像要验证算法效果。
这个不常用。我们只需了解如何使用即可。
这部分庐山派给我们提供了2部分代码

首先我们运行第一个代码，将图片保存到TF卡中。

注意哈，当运行代码后，庐山派会自动拍一张照片。如果想自己控制，需要改一下。

拍完照片可以查看对应目录，就会见到我们拍的照片了

通过默认摄像头获取

import time, os, sysfrom media.sensor import *
from media.display import *
from media.media import *sensor = None
fps = time.clock()
try:sensor = Sensor()sensor.reset()sensor.set_framesize(width = 800, height = 480)sensor.set_pixformat(Sensor.YUV420SP)bind_info = sensor.bind_info()Display.bind_layer(**bind_info, layer = Display.LAYER_VIDEO1)# 通道2  320*240sensor.set_framesize(Sensor.QVGA, chn = CAM_CHN_ID_2)sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565, chn = CAM_CHN_ID_2)Display.init(Display.ST7701)MediaManager.init()sensor.run()fps = time.clock()# 注意他们2个显示都不在一个层上面！！！while True:fps.tick()os.exitpoint()img = sensor.snapshot(chn = CAM_CHN_ID_2)img.histeq()#img.gamma_corr(7)Display.show_image(img, x = 800-320, layer = Display.LAYER_OSD1)print(fps.fps())except KeyboardInterrupt as e:print("user stop: ", e)
except BaseException as e:print(f"Exception {e}")
finally:# sensor stop runif isinstance(sensor, Sensor):sensor.stop()# deinit displayDisplay.deinit()os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)time.sleep_ms(100)# release media bufferMediaManager.deinit()

import time
clock = time.clock()
while True:clock.tick()time.sleep(0.1)print("fps = ",clock.fps())