U235U235

Во-первых, оформи код, нечитаемо. Кнопка </> в помощь.
Во-вторых, matchTemplate(), насколько я знаю, не-инвариантна к поворотам и масштабу. Иными словами, поворот или изменение размера целевого объекта сломают сопоставление.
В-третьих, на показанном кадре более одного экземпляра целевого объекта. Так предполагается или нет? Если предполагается, сколько экземпляров ожидается? Потому что разница очень большая с точки зрения методики.

Варианта тут три.
1. пытаться обучать под задачу нейронку. А лучше дообучить существующую, скажем, YOLOv5. Но тебе потребуется минимум несколько сотен размеченных изображений объекта в разных комбинациях, плюс в 2-3 раза больше похожих изображений без целевого объекта. Готовить такую базу будет утомительно, да и само обучение требует понимания что ты делаешь.
2. попробовать зафиксировать угол поворота или масштаб (т.е. допустить, что он всегда одинаков). Тогда другой параметр можно будет подбирать. Например, мы фиксируем масштаб и делаем 16 изображений объекта в разных поворотах, а потом поочерёдно ищем каждый вариант на кадре. Потом анализируем силу откликов - сколько их, насколько они сильные и т.д. Скорее всего, будет медленно
3. взять за основу поиск по локальным особенностям. Он справляется с масштабом и поворотом, но не справляется с несколькими экземплярами объекта. Это можно забороть, если использовать скользящее окно. Иными словами, находим на кадре узнаваемые точки - локальные особенности (желательно достаточно много и достаточно плотно), используя алгоритмы вроде ORB или SIFT. Затем выбираем те из них, которые попадают в прямоугольную рамку-окно. Затем сверяем эти особенности с особенностями объекта, используя RANSAC или подобный метод. Если получилось хороше совпадение - значит, в этой рамке есть объект или значительная его часть, и мы можем оценить его позицию в кадре в целом. Повторяем процесс, сдвигая рамку, пока оно не "обойдёт" всё изображение. Тоже может быть небыстро, так как нам требуется неоднократный поиск по картинке.

Шанс, что розетка сдохла сама по себе, если не было непосредственного вмешательства - минимален.

Диагностику начинают с анализа ситуации:
Светится ли линк на порту компьютера и роутера?
Если подтащить комп к роутеру и включить патч-кордом в тот же порт, есть ли связь?

Работает ли ноут, другой комп от этой розетки?

Если диагностика говорит, что проблема в трассе между розетками, только тогда имеет смысл начинать туда лезть. И то, лучше проверить тестером, который покажет расстояние до проблемы. Вполне может оказаться, что кабель повредили в середине...

Из исходных данных - панорамные фотографии, снятые через небольшие (секунды) промежутки времени с координатами в exif

Координаты чего? Самой камеры? При том, что камера постоянно накодится в одной точке и эти координаты на всех фотографиях одинаковые?

отсюда по азимутам между этих объектов на разных фото и координатам соседних фотографий вычислять направление севера

Откуда возьмёте азимуты, если компаса нет?
Панорама круговая (на 360 градусов)? Если да, то вы только сможете вычислить, сколько пикселей составляют какой угол, а на основе этого вычислить углы между объектами (но не азимуты объектов). И всё равно линейные расстояния будут неизвестны. Если панорама меньше, чем на 360 градусов, то даже для вычисления углов между объектами не будет данных.

В любом случае потребуется как минимум одно калибровочное фото, для которого будет известно: 1) точный азимут на объект, 2) точное расстояние от камеры до объекта, 3) точные размеры объекта (высота или ширина). Тогда уже можно вычислять. Без этого исходных данных просто нет.
И это ещё при отсутствии дисторсии у оптики камеры. А при наличии дисторсии потребуются точные данные о нескольких объектах в калибровочном кадре, чтобы можно было вычислить и в дальнейшем как-то учитывать дисторсию.

РЕШЕНО: в Диспетчере устройств - Порты (COM и LPT) - удалено "вместе с программами" ранеее установленное устройство USB to UART Bridge, которое конфликтовало с ПО, . Установлен драйвер CP210x версии 11.03.0.176 (13/04/2023) с сайта SiliconLabs (в файле описания - Win10, 11).
При подключении видит ESP32 (с СР2102), скетч работает нормально.

Позволяет. Использовать эту возможность не советую, и в придачу к приведённым выше причинам добавлю ещё одну, очень простую: ключевые слова и вся стандартная библиотека языка на латинице. Задолбаешься переключать раскладку.

Ну поработай с индексом да и все.
Самое примитивное

def __getitem__(self, index):
        try:
            return self.data[-(index+1)]
        except IndexError:
            return None

Цикл while же выполняется пропорционально количеству цифр в числе..

Да. А количество цифр в числе C это ⌊log₁₀C⌋ + 1.
Элемент суммы с меньшей степенью (1) отбрасываем, округление вниз убираем, основание логарифма неважно, получаем logC

import SpeechRecognition

вот откуда ты взял этот код? Сам придумал? Открой доки SpeechRecognition и почитай как его использовать. И это надо делать сразу, перед тем как бежать сюда

Ты хотя бы в браузере пробовал открыть исходный код страницы (обычно Ctrl-U)?
Это динамический сайт, там по умолчанию в body два с половиной скрипта, которые уже подтягивают остальной контент. Конечно, ты его не получишь одним запросом.
Выясняй, какой запрос скрипты делают для получения контента, и имитируй уже его. Консоль разработчика в помощь.

Производитель говорит что она старая и ничего найти не можем. Mouser Electronics ответили что суффикс 3, и 4, и другие обозначают форму ножек, а внутренняя структура остается той же. Так-ли это? Могу-ли я вместо родной irams10up60b-4 поставить irams10up60b?

Я бы верил производителю, а не рандомным чувакам с интернета

Читаем про закон Киргофа. Тут 1 контур.