Avoid using sizes smaller than 12sp: 1sp

博客提及使用pd,但信息有限,推测可能与Python的pandas库相关,常用于数据处理与分析。
用pd
### 问题分析 在模板匹配过程中,出现 `OSError: Region of interest is smaller than template!` 错误的原因是当前图像中定义的感兴趣区域(ROI)小于模板图像的尺寸。模板匹配算法要求 ROI 至少与模板图像大小一致,否则无法进行匹配操作。该问题常见于 OpenMV 等基于 MicroPython 的嵌入式视觉系统中,尤其是在进行数字识别或对象匹配任务时。 ### 错误原因与解决方法 模板匹配依赖于将模板图像滑动覆盖在目标图像的 ROI 上,并通过相似度计算判断匹配位置。如果 ROI 的宽度或高度小于模板图像的对应维度,则会触发此错误[^4]。 #### 1. 调整 ROI 尺寸 确保 ROI 的尺寸大于或等于模板图像的尺寸。例如,若模板图像为 `32x32` 像素,则 ROI 至少应为 `32x32` 或更大: ```python img = sensor.snapshot() roi = (50, 50, 64, 64) # (x, y, width, height) template = image.Image("/sd/template.pgm") r = img.find_template(template, 0.7, roi=roi) ``` 若 ROI 尺寸不足,可通过调整 `width` 和 `height` 参数扩大区域。 #### 2. 提高图像分辨率 QQVGA 分辨率(120x160)较低,容易导致 ROI 区域过小。建议将图像分辨率提升至 QVGA(240x320)或更高以获得更大的图像区域进行匹配操作[^3]。 ```python sensor.set_framesize(sensor.QVGA) ``` #### 3. 优化模板图像尺寸 模板图像应与目标对象在实际图像中出现的大小一致。若模板图像过大,而目标对象较小,则应缩小模板图像尺寸以匹配实际场景。 ```python template = image.Image("/sd/template.pgm") template = template.scale((32, 32)) # 调整模板大小 ``` #### 4. 多角度生成模板 NCC(归一化互相关)算法对尺度和角度变化敏感。为提高识别鲁棒性,建议生成多个不同尺度和角度的模板图像,并在匹配过程中尝试多个模板[^4]。 ```python templates = [ image.Image("/sd/template1.pgm"), image.Image("/sd/template2_rotated.pgm"), image.Image("/sd/template3_scaled.pgm") ] for t in templates: r = img.find_template(t, 0.7, roi=roi) if r: img.draw_rectangle(r) ``` #### 5. 检查 ROI 是否正确设置 确保在调用 `find_template()` 时正确传入 `roi` 参数。若未设置 ROI 或设置错误,可能导致默认 ROI 过小。 ```python img.find_template(template, 0.7, roi=(x, y, w, h)) ``` ---
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