v3.0.0¶

v3.0.0, büyük v2 → v3 sürümüdür. OpenMV Cam M7 (STM32F7) ile yeni nn CMSIS-NN sinir ağı modülünü (eski sabit kodlanmış find_number() / classify_object() metotlarının yerini alır) sunar, MT9V034 global shutter ve FLIR Lepton sensör desteği ile sensor.WVGA çerçeve boyutlarını ekler ve çekirdeği MicroPython 1.9.4‘e günceller. Birkaç image / sensor / WiFi davranışı değişti — aşağıdaki kırıcı değişikliklere göz atın.

Öne çıkanlar¶

OpenMV Cam M7 — yeni STM32F7 kartı.
nn modülü — CMSIS-NN çıkarımı: nn.load(), Net.forward(), Net.search(), bir model dönüştürücü ve örneklerle birlikte.
Yeni sensörler — MT9V034 global shutter (FSIN tetiklemeli) ve FLIR Lepton.
MicroPython 1.9.4 çekirdek güncellemesi.
Kırıcı: sabit kodlanmış image.find_number() / image.classify_object() kaldırıldı, sensor.sleep() artık istisna fırlatıyor, WINC soketleri gerçek bayt sayılarını döndürüyor, image.binary() yeni bir görüntü döndürüyor ve find_apriltags() 64K piksel ile sınırlandırıldı — kırıcı değişikliklere bakın.

Yeni özellikler¶

nn — yeni bir CMSIS-NN sinir ağı modülü: nn.load(path), Net.forward(img, roi=, softmax=, dry_run=) (0.0–1.0 arası float değerler döndürür), çok ölçekli/konumlu tespit için Net.search() ve Net.test(), ayrıca bir CMSIS-NN model dönüştürücü (nn_convert.py / nn_quantizer.py), birlikte gelen CIFAR-10 / LeNet / smile modelleri ve NN / NN-search örnek betikleri.
Sensörler — OpenMV 4 üzerinde MT9V034 global shutter desteği (FSIN tetiklemeli anlık görüntü), Lepton anlık görüntü ile güncellenmiş bir FLIR Lepton sürücüsü ve yeni sensor.WVGA (720x480) / sensor.WVGA2 (752x480) çerçeve boyutları.
Görüntüleme — image.find_circles() r_min / r_max / r_step anahtar sözcüklerini kazandı (daha hızlı Hough), find_keypoints() ve Haar find_features() artık RGB görüntüleri kabul ediyor ve image.compress() / JPEG kodlama artık ikili (bitmap) görüntüleri destekliyor.
Önyükleme — boot.py artık USB başlatmadan önce çalışıyor, böylece USB modunu (örn. HID) geçersiz kılabiliyor.
Örnekler — küçük/yüksek çözünürlüklü AprilTag örnekleri, bir I2C LIDAR-Lite V3 örneği ve veri kümesi araçları (augment_images.py / make_patches.py) eklendi.

Diğer değişiklikler ve iyileştirmeler¶

Birlikte gelen MicroPython 1.9.4’e güncellendi (bir pyexec ayrıştırma/derleme/yürütme geri alımı ve PendSV düzeltmesiyle); daha açık fb_alloc / xalloc bellek yetersizliği hata mesajları; ağ yüklemesi sırasında nn printf gürültüsü bastırıldı; depo yeniden düzenlendi (örnekler → scripts/, araçlar → tools/, Haar kademeleri → ml/). nn modülü OpenMV 2 üzerinde kullanılamaz (yetersiz flash bellek).

Hata düzeltmeleri¶

Görüntüleme:

x≤0 için fast_atan2f düzeltildi (önceden her zaman 0 — nokta (blob) / çizgi / anahtar nokta açılarını yeniden denetleyin), find_apriltags() bellek yönetimi (OOM durumunda içerik kaybı ve hatalı bir realloc), ikili/bitmap bpp başına satır işaretçileri (bozuk ikili sonuçlar), bir ROI ile find_edges(EDGE_CANNY), TO_GS_PIXEL makrosu (integral / morfoloji), gri tonlama (bpp==0) çerçeveleri için bitmap/JPEG akışı, anahtar nokta/nokta (blob) listesi pop_front ve match_descriptor sonuçları düzeltildi.

Sistem ve kamera:

USB HID arayüzü/uç nokta numaraları, XCLK frekansının çalışma zamanında dinamik olarak değiştirilmesi, Net.forward() işlevinin doğru sayıda çıktı döndürmesi ve betik ayrıştırmasını kesintiye uğratırken oluşan bir hardfault düzeltildi.

Donanım ve kart desteği¶

OpenMV Cam M7 (STM32F7) — yeni kart.
MT9V034 global shutter sensörü (OpenMV 4, FSIN tetiklemeli).
FLIR Lepton — anlık görüntü desteğiyle güncellenmiş sürücü.

Kırıcı API değişiklikleri¶

v2.9.0 ile v3.0.0 arasındaki kullanıcıya görünür API kırılmaları. Kapsam: modules/ içindeki Python C modülleri ve scripts/libraries/ içindeki Python kütüphaneleri.

Her değişiklik etkisine göre etiketlenmiştir:

büyük — özelliği kullanan çoğu betiği etkiler; kodu taşımanız gerekecek.
önemsiz — dar kapsamlı API; yalnızca onu kullanan betikleri etkiler.
davranış — aynı API, farklı sonuçlar; ince ayarlı betikleri yeniden denetleyin.

Değişiklikler bu sırayla etkilerine göre gruplandırılmıştır. Sadece kodunuzu taşımak istiyorsanız sondaki geçiş kontrol listesine atlayın. Her commit özeti, GitHub üzerindeki diff’ine bağlanır.

`image.find_number()` / `image.classify_object()` kaldırıldı (büyük)¶

Sabit kodlanmış image.find_number() (LeNet) ve image.classify_object() (CMSIS CNN) metotları, yeni nn modülü lehine kaldırıldı. Bunları net = nn.load('/model.network'); out = net.forward(img) ile değiştirin.

Commit’ler: d151f7e38

`sensor.sleep()` / `sensor.reset()` hata durumunda istisna fırlatır (önemsiz)¶

sensor.sleep() ve sensor.reset() artık başarısızlık durumunda True / False döndürmek yerine bir istisna fırlatır. sensor.sleep() işlevinin boolean dönüş değerini denetleyen kodun bunun yerine çağrıyı try / except içine sarması gerekir.

Commit’ler: 7d16d008f

WINC soketleri gerçek bayt sayısını döndürür (davranış)¶

WINC1500 soketi send / recv / sendto / recvfrom metotları önceden her zaman 0 döndürüyordu; artık aktarılan gerçek bayt sayısını döndürüyorlar. 0 dönüşü varsayan (ya da bunun üzerinde döngüye giren/bloke olan) kodun gerçek sayıları işlemesi gerekir.

Commit’ler: a07fb2f60

`image.binary()` yeni bir görüntü döndürür (davranış)¶

image.binary() to_bitmap / copy anahtar sözcüklerini kazandı ve artık kaynak görüntüyü yerinde döndürmek/değiştirmek yerine yeni bir görüntü nesnesi döndürüyor. binary() işlevinin orijinal görüntüyü değiştirmesine güvenen kodun, döndürülen nesneyi kullanması gerekir (ve yerinde olmayan davranış için copy=True geçirmesi gerekir).

Commit’ler: 8a44f0cd9

`find_apriltags()` 64K piksel ile sınırlandırıldı (davranış)¶

image.find_apriltags() artık görüntü (veya ROI) 64K pikseli aşarsa istisna fırlatıyor ve 4x4’ten küçük görüntüler için boş bir liste döndürüyor. find_apriltags() çağrısından önce büyük görüntüleri küçültün (daha küçük bir framesize kullanın veya açık bir roi geçirin).

Commit’ler: bd77afbc0

Geçiş kontrol listesi¶

v3.0.0’a temiz bir geçiş için tipik iş şudur:

image.find_number() / image.classify_object() yerine nn modülünü kullanın (nn geçişi).
Boolean bir dönüş değerini denetlemek yerine sensor.sleep() / sensor.reset() işlevlerini try / except içine sarın (sensor.sleep değişikliği).
WINC soketi send / recv işlevlerinden gelen gerçek bayt sayılarını işleyin (WINC soket değişikliği).
Yerinde değişiklik beklemek yerine image.binary() tarafından döndürülen görüntüyü kullanın (binary değişikliği).
64K pikselin altında kalmak için find_apriltags() çağrısından önce görüntüleri küçültün (find_apriltags sınırı).

Diğer tüm betikler değişmeden çalışır.