OpenMV与STM32通信
在现代嵌入式系统中，图像处理和微控制器的结合成为一种重要趋势。OpenMV模块能够快速处理图像数据，并通过串行接口与STM32微控制器进行通信，从而实现复杂的多功能应用。本指南将介绍如何配置OpenMV与STM32通信，并通过实际案例使读者更好地理解其应用。
2. 硬件准备
2.1 设备清单
在进行OpenMV与STM32通信前，需要准备以下设备：
- OpenMV摄像头模块（如OpenMV H7）
- STM32开发板（如STM32F103C8T6）
- USB数据线（用于供电和连接）
- 杜邦线（用于通信连接）
- PC与相应的开发环境（如STM32CubeIDE/Keil）
- 安装了OpenMV IDE的电脑
2.2 硬件连接
- 将OpenMV模块通过USB数据线连接到电脑并安装驱动。
- 使用杜邦线连接OpenMV与STM32，主要连接 TXD 和 RXD。具体连接视模块和开发板而定，例如：
- OpenMV TXD -> STM32 RXD
- OpenMV RXD -> STM32 TXD
- GND 连接
2.3 电源管理
确保OpenMV模块和STM32开发板均正常供电。通常情况下，USB供电即可满足需要。
3. 软件准备
3.1 OpenMV IDE设置
- 下载并安装OpenMV IDE.
- 打开OpenMV IDE并将OpenMV模块连接。
- 进入OpenMV IDE，选择
Tools → Open Serial Connection，确保连接正常。如果一切正常，您能看到模块的串口输出。
3.2 STM32开发环境
- 安装并配置STM32CubeIDE或Keil MDK环境。
- 新建STM32工程，并选择与您开发板相对应的MCU型号。
- 配置USART串行模块，波特率通常设置为115200。
4. OpenMV代码编写
在OpenMV模块上实现图像处理与串口通信，以下是具体代码示例：
4.1 OpenMV图像处理与串口通信示例
import sensor
import image
import time
import pyb
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率
sensor.skip_frames(time=2000)
# 初始化串口
uart = pyb.UART(3, 115200) # 选择UART 3，波特率115200
while True:
img = sensor.snapshot() # 拍摄图像
blobs = img.find_blobs([(30, 100, 15, 127, 15, 127)]) # 查找特定颜色的斑点
if blobs:
largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) # 找最大的斑点
uart.write("Blob Detected: X: {}, Y: {}, Area: {}\n".format(largest_blob.cx(), largest_blob.cy(), largest_blob.pixels())) # 发送数据显示
time.sleep(100)
4.2 代码解析
sensor.reset()：初始化传感器。sensor.snapshot()：捕捉图像。img.find_blobs(...)：查找特定颜色的物体（如特定色彩的球）。uart.write(...)：通过UART将物体的位置信息发送到STM32。
5. STM32代码编写
在STM32上接收OpenMV模块发送的数据，以下是具体的代码实现（基于HAL库）。
5.1 STM32 USART接收示例
#include "stm32f1xx_hal.h"
UART_HandleTypeDef huart1;
char buffer[100];
void SystemClock_Config(void);
// USART初始化函数
void MX_USART1_UART_Init(void);
int main(void)
{
HAL_Init();
SystemClock_Config();
MX_USART1_UART_Init();
while (1)
{
// 等待接收数据
if (HAL_UART_Receive(&huart1, (uint8_t *)buffer, sizeof(buffer), HAL_MAX_DELAY) == HAL_OK) {
// 数据处理
HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)buffer, strlen(buffer), HAL_MAX_DELAY); // 回显收到的数据
}
}
}
// USART初始化函数实现，其他辅助函数以及时钟配置略去
5.2 代码解析
HAL_UART_Receive(...)：等待接收数据。HAL_UART_Transmit(...)：将响应数据发送回串口进行调试。
6. 实际操作案例
6.1 案例背景
假设我们的任务是通过OpenMV识别红色物体，并将其位置信息（坐标）发送到STM32，STM32在接收到信息后再将这些信息通过LED灯反馈给用户。
6.2 实现步骤
-
图像捕捉与识别：
- 使用OpenMV捕捉图像并识别红色物体。
- 识别到后，通过串口将坐标发送给STM32。
-
STM32实现数据接收与LED指示：
- STM32接收数据并解析出物体坐标。
- 根据不同的坐标值，控制LED的状态（如闪烁频率）。
6.3 OpenMV完整代码
import sensor
import image
import time
import pyb
# Initialize camera
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# Initialize UART
uart = pyb.UART(3, 115200)
while True:
img = sensor.snapshot()
blobs = img.find_blobs([(30, 100, 15, 127, 15, 127)])
if blobs:
largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
message = "Blob Detected: X: {}, Y: {}\n".format(largest_blob.cx(), largest_blob.cy())
uart.write(message) # Send blob position
time.sleep(100)
6.4 STM32完整代码
#include "stm32f1xx_hal.h"
UART_HandleTypeDef huart1;
char buffer[100];
void SystemClock_Config(void);
void MX_USART1_UART_Init(void);
int main(void)
{
HAL_Init();
SystemClock_Config();
MX_USART1_UART_Init();
while (1)
{
if (HAL_UART_Receive(&huart1, (uint8_t *)buffer, sizeof(buffer), HAL_MAX_DELAY) == HAL_OK) {
// 处理数据并控制LED
// 可在此增加解析坐标的功能
HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)buffer, strlen(buffer), HAL_MAX_DELAY); // 回显
// 假设在此根据坐标值控制LED
}
}
}
// USART初始化函数实现及其他辅助函数略去
7. 调试与注意事项
7.1 串口调试
在开发过程中，可以使用串口助手（如Putty或CoolTerm）连接STM32的串口，查看实时输出信息，帮助调试数据流。
7.2 供电要求
确保OpenMV和STM32正常供电，避免通信过程中由于供电不足导致的数据错误和模块不可用。
7.3 数据解析
STM32端接收到数据后，需要根据格式正确解析出X和Y坐标，并进行相应的业务逻辑处理。
8. 实际应用场景
8.1 物体追踪
结合OpenMV的图像处理能力和STM32的控制能力，实现物体追踪的机器人。
8.2 图像识别与警报系统
在安防领域，通过OpenMV进行人脸识别或异常物体检测，并通过STM32控制警报器。
8.3 智能家居
构建一个基于图像数据的智能家居系统，利用相机监控家庭环境，STM32处理动作并与其他设备联动。
9. 未来发展方向
随着图像处理和嵌入式系统技术的发展，OpenMV与STM32的协作可以拓展到更多智能应用场景。这包括但不限于智能交通、无人驾驶、健康监测和环境监测等。
通过本指南，您应能够实现OpenMV和STM32之间的有效通信，掌握实际代码实现，并在此基础上开发出多种应用。希望本指南能对您在嵌入式开发的道路上提供帮助和启发，激发您的创造力和探索精神。随时关注OpenMV与STM32的更新，探索更丰富的功能与可能性！
原文地址：https://blog.csdn.net/vvvae1234/article/details/142490679
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