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前言
笔者为参加 2024 年电赛控制类题目,意识到 OpenMV 图像识别极为关键,尤其是对于送药小车数字识别功能的实现。于是对 OpenMV 展开学习并上网找资料,特别关注 OpenMV 与 stm32 如何进行数据传输,看到资料后产生传输多种不同数据的想法,如单个字符和各种特定信息而非固定的几个值,经过努力尝试最终实现,期望把这段学习理解过程记录下来以助他人。
最大色块的识别,可以去参考这个链接,具体实现了传输色块坐标并且将坐标信息打印在上位机。https://blog.csdn.net/m0_51661679/article/details/118936152
以及超详细OpenMV与STM32单片机通信 (有完整版源码)-CSDN博客
笔者想进一步实现送药小车的数字识别,经过更改程序,写出了传输不同数字信息的代码。并且对于stm32与openmv通信有了更深的理解。让识别到的信息实时显示到oled上,同时实现脱机运行,效果得到验证。
1.OpenMV如何与STM32进行通信?
OpenMV和STM32之间可以通过多种方式进行通信,其中一种常见的方法是使用串口通信。
将openmv的RX与stm32的TX相连,TX与RX相连。即可实现串口通讯,同时配置要设定一致。
例如:
openmv端
uart = UART(3, 115200) uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)
stm32端主要通过CubeMx配置串口,切记打开中断。如何打开的可以参考我放的链接的博客。
通过openmv打包数据包的格式发送到stm32,stm32收到后进行解析。
定义全局变量
/* USER CODE BEGIN PV */ uint8_t usart1_Rxbuff; /* USER CODE END PV */
主函数里面加上串口接受中断开启。
HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&usart1_RXbuff,1);
然后进行回调函数的接收
/* USER CODE BEGIN 4 */ void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart) { uint16_t temp; if(huart->Instance==UART1) { temp=uart1_rxbuff; Openmv_Receive_Data(temp); } HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&uart1_Rxbuff,1); } /* USER CODE END 4 */
在这段代码中,假设USART1_RXbuff
是一个全局变量,用来存储接收到的数据。当接收到数据时,将其存储在temp
变量中,然后调用Openmv_Receive_Data()
函数进行处理。最后,通过调用HAL_UART_Receive_IT()
再次启动串口接收中断,以便接收下一组数据。
2.具体实现
2.1 OpenMv端代码
2.1.1 (最大色块)
from pyb import UART, LED import json, ustruct, sensor, time import lcd red_threshold = (1, 2, -73, 41, -72, 54) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_vflip(True) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) lcd.init() def find_max(blobs): max_size = 0 for blob in blobs: if blob[2] * blob[3] > max_size: max_blob = blob max_size = blob[2] * blob[3] return max_blob def sending_data(cx, cy, cw, ch): global uart; data = ustruct.pack("<bbhhhhb", 0x2C, 0x12, int(cx), int(cy), int(cw), int(ch), 0x5B) uart.write(data); while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold]) if blobs: max_blob = find_max(blobs) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) cx = max_blob[5] cy = max_blob[6] cw = max_blob[2] ch = max_blob[3] OUT_DATA = bytearray([0x2C, 0x12, cx, cy, cw, ch, 0x5B]) uart.write(OUT_DATA) print(OUT_DATA) lcd.display(img)
2.1.2数字识别
import time, sensor, image from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS from machine import UART import lcd sensor.reset() sensor.set_contrast(1) sensor.set_gainceiling(16) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_vflip(True) uart = UART(3, 115200) uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) templates = ["/1.1.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm"] lcd.init() # 初始化 lcd 屏幕。 clock = time.clock() while (True): clock.tick() img = sensor.snapshot() for t in templates: template = image.Image(t) r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX) if r: x, y, w, h = r if t == "/1.1.pgm" or t == "/1.pgm": cx=1 cy=0 cw=0 ch=0 img.draw_string(x, y, "1", color=(255, 255, 255)) elif t == "/2.pgm": cx=2 cy=0 cw=0 ch=0 img.draw_string(x, y, "2", color=(255, 255, 255)) img.draw_rectangle(r) OUT_DATA =bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) uart.write(OUT_DATA) print(cx,cy,cw,ch) lcd.display(img) # 拍照并在 lcd 上显示图像。
在这里我的代码数据包与上面的雷同,其实主要是为了方便大家理解,我们主要识别图片1.1.pgm和1.pgm都是数字1,所以我们发送1 0 0 0,让32只接收第一个数据就好了或者说是只打印出来,2的原理一样。其他的数字我们可以同理扩展。
2.2.stm32端代码
2.2.1 openmv.c(openmv接收信息处理函数)
主要步骤为OpenMv发送数据包,stm32接受数据包并且处理打印到电脑上或者显示在oled上。(笔者用的是显示在OLED上)
openmv处理
#include "openmv.h" #include <stdio.h> #include "usart.h" #include "oled.h" static uint8_t Cx=0; //static uint8_t Cy=0,Cw=0,Ch=0; uint8_t display_buf[20]; void Openmv_Receive_Data(int16_t Com_Data) { uint8_t i; static uint8_t RxCounter1=0;// static uint16_t RxBuffer1[10]={0}; static uint8_t RxState = 0; static uint8_t RxFlag1 = 0; if(RxState==0&&Com_Data==0x2C) //0x2c { RxState=1; RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data; HAL_GPIO_WritePin(LED_GPIO_Port, LED_Pin, GPIO_PIN_RESET); } else if(RxState==1&&Com_Data==0x12) //0x12 { RxState=2; RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data; } else if(RxState==2) { RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data; if(RxCounter1>=10||Com_Data == 0x5B) { RxState=3; Cx=RxBuffer1[RxCounter1-5]; // Cy=RxBuffer1[RxCounter1-4]; // Cw=RxBuffer1[RxCounter1-3]; // Ch=RxBuffer1[RxCounter1-2]; } } else if(RxState==3)// { if(RxBuffer1[RxCounter1-1] == 0x5B) { if(RxFlag1==0) { OLED_Clear(); } RxFlag1++; RxCounter1 = 0; RxState = 0; OLED_ShowString(0,0,"Success",16); OLED_ShowNum(0,2,Cx,1,16); } else { RxState = 0; RxCounter1=0; for(i=0;i<10;i++) { RxBuffer1[i]=0x00; // } } } else { RxState = 0; RxCounter1=0; for(i=0;i<10;i++) { RxBuffer1[i]=0x00; // } } }
主要初始化代码
切记要先开中断,将数据读入缓冲区。
/* USER CODE BEGIN 2 */ OLED_Init(); OLED_Clear(); OLED_ShowString(0,0,"Waiting...",16); HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&USART1_RXbuff,1); HAL_GPIO_WritePin(LED_GPIO_Port,LED_Pin,GPIO_PIN_SET); /* USER CODE END 2 */
led灯其实还是为了方便调试。
总结
其实看了上面的以及那些详细的博客之后大家基本都会对stm32与openmv的通信有所了解了,对于刚开始接触openmv与stm32通信的我们来说这感到很神奇,我们会好奇两个MCU之间是如何传输信息的呢?经过更多的了解之后相信大家会对串口通信有更深的了解以及理解。笔者在网上看到各种openmv向stm32发送最大色块坐标信息的博客,因此想扩展一下2023年送药小车的识别,为此进行扩展了数字识别传输信息。但是这还是很基础,后面的内容以及更优秀的数据传输方式仍然等待笔者去学习。希望可以对正在学习以及备赛电赛的人有所帮助。
同时笔者的openmv端代码加上了lcd显示功能,可以实现脱机运行的同时更好的实时得到摄像头的反馈信息。并且我们可以低成本制作lcd扩展屏。具体可以参考这篇博客。https://blog.csdn.net/nnxiaowoniu/article/details/133972872
这是笔者进行改造的,回头设计个pcb就不用飞这么多线了哈哈哈哈哈哈。
祝愿大家可以在电赛取得好成绩,我们的学习将会继续!
相关代码已经开源到gitee。