openmv与stm32通信

OpenMV与STM32之间的通信是嵌入式系统中常见且重要的一环，尤其在机器视觉和自动控制领域。两者结合可以实现图像识别、数据处理以及基于识别结果的硬件控制，从而广泛应用于智能小车、机器人、无人机等领域。以下将详细阐述OpenMV与STM32之间的通信过程，包括硬件连接、软件配置、数据传输与接收、数据处理等方面，并辅以示例代码和注意事项。

一、硬件连接

OpenMV与STM32之间的通信主要通过串口（UART）实现。在进行硬件连接时，需要注意以下几点：

1. 引脚连接：

   • OpenMV的TX（发送）引脚连接到STM32的RX（接收）引脚。
   • OpenMV的RX（接收）引脚连接到STM32的TX（发送）引脚。
   • 通常，OpenMV的UART引脚为P4（TX）和P5（RX），而STM32的UART引脚则根据具体型号有所不同，如STM32F103系列的USART1通常使用PA9（TX）和PA10（RX）。

2. 共地连接：确保OpenMV和STM32的电源和地线正确连接，以保证稳定的电源供应和信号传输。

3. 电源和地线：如果STM32和OpenMV的电源不同，需要通过稳压电路或电源模块进行转换，确保两者在相同或兼容的电压下工作。

二、软件配置

OpenMV端

在OpenMV IDE中，需要编写Python代码来配置串口并发送数据。主要步骤如下：

1. 初始化传感器：设置摄像头的像素格式、帧大小、自动增益和白平衡等参数。

2. 配置串口：使用pyb.UART类创建一个串口对象，并设置波特率、数据位、停止位和校验位等参数。例如：

   import pyb, sensor, image, time
   from pyb import UART
   
   sensor.reset()
   sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
   sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
   sensor.skip_frames(time=2000)
   
   uart = UART(3, 115200)  # 创建串口对象，使用串口3，波特率为115200
   

3. 发送数据：编写函数来打包需要发送的数据，并通过串口发送。数据可以包括图像识别结果（如目标坐标、大小等）。例如：

   def send_data(cx, cy, cw, ch):
       data = struct.pack("<BBHHHHB", 0x2C, 0x12, cx, cy, cw, ch, 0x5B)
       uart.write(data)
   

4. 主循环：在主循环中捕获图像，识别目标，并发送数据。

STM32端

在STM32的开发环境中（如STM32CubeIDE或Keil uVision），需要编写C语言代码来初始化串口、接收数据并进行处理。主要步骤如下：

1. 配置时钟和GPIO：使用STM32CubeMX或手动配置时钟和GPIO引脚，确保串口通信所需的时钟和引脚被正确设置。

2. 初始化串口：编写代码来初始化串口，设置波特率、数据位、停止位和校验位等参数，确保与OpenMV的串口配置一致。

3. 编写接收中断服务函数：在串口接收中断服务函数中，读取接收到的数据，并根据数据帧格式进行解析。例如，可以检查帧头和帧尾来判断数据帧的完整性。

4. 数据处理：根据接收到的数据执行相应的操作，如控制舵机、电机或其他外设。

三、数据传输与接收

在数据传输过程中，需要确保数据帧的格式在OpenMV和STM32之间保持一致。数据帧通常包括帧头、数据部分和帧尾，以确保数据传输的准确性和可靠性。例如，可以使用特定的字节作为帧头和帧尾，数据部分则包含目标坐标、大小等信息。

在接收数据时，STM32需要不断地检查串口接收缓冲区，当接收到完整的数据帧时，进行解析并提取出有效数据。如果数据帧不完整或格式错误，则需要丢弃当前数据帧并等待下一个数据帧的到来。

四、数据处理

STM32接收到OpenMV发送的数据后，可以根据需要进行进一步的处理。例如，可以根据目标坐标控制舵机或电机转动到指定位置，或者根据目标大小调整摄像头的焦距等。

五、注意事项

1. 波特率匹配：确保OpenMV和STM32的波特率设置一致，否则会导致数据传输错误。

2. 数据帧格式：定义清晰的数据帧格式，避免数据冲突和解析错误。

3. 电源稳定性：确保电源供应稳定，避免因电压波动导致的通信中断。

4. 逐步测试：逐步测试每个功能模块，确保OpenMV和STM32之间的通信正常，数据解析正确。

5. 使用串口调试助手：在开发过程中，可以使用串口调试助手（如PuTTY或Tera Term）来监控和调试串口通信，确保数据传输的正确性。

六、示例代码

由于篇幅限制，这里仅提供部分示例代码。完整的示例代码可以在相关开发社区或官方文档中找到。

OpenMV端（Python）

import pyb, sensor, image, time, struct

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

uart = UART(3, 115200)

red_threshold = (30, 100, 127, 30, -43, 67)

while (True):
    img = sensor.snapshot()
    blobs = img.find_blobs([red_threshold])
    for blob in blobs:
        if blob.area() > 100:  # 过滤小的噪声
            cx = blob.cx()
            cy = blob.cy()
            cw = blob.w()
            ch = blob.h()
            send_data(cx, cy, cw, ch)
            img.draw_rectangle(blob.rect())

def send_data(cx, cy, cw, ch):
    data = struct.pack("<BBHHHHB", 0x2C, 0x12, cx, cy, cw, ch, 0x5B)
    uart.write(data)

STM32端（C语言）

STM32端的代码相对复杂，涉及到硬件抽象层（HAL）或标准外设库（SPL）的使用，以及串口中断服务函数的编写。由于篇幅和复杂性限制，这里不再详细展开。但基本思路是初始化串口，编写接收中断服务函数来读取数据，并根据数据帧格式进行解析和处理。

七、总结

OpenMV与STM32之间的通信是实现机器视觉和自动控制功能的关键环节。通过合理的硬件连接、软件配置、数据传输与接收以及数据处理，可以实现两者之间的高效协作，从而在嵌入式系统中集成机器视觉功能。在开发过程中，需要注意波特率匹配、数据帧格式、电源稳定性以及逐步测试等问题，以确保通信的可靠性和稳定性。

原文地址：https://blog.csdn.net/Chujun123528/article/details/142311640

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