OpenMV基础笔记

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以下笔记为参加2023工程实践与创新能力大赛时候学习OpenMV的总结。

参考资料

OpenMV 美国官网：https://openmv.io/

OpenMV 星瞳官网：https://openmv.cc/

OpenMV 星瞳中文教程：https://book.openmv.cc/

OpenMV IDE 软件 Github 地址：https://github.com/openmv/openmv-ide/releases/

适用于 OpenMV 的 Micro Python 官方文档：https://docs.openmv.io/

OpenMV sensor 设置教程：https://docs.singtown.com/micropython/zh/latest/openmvcam/library/omv.sensor.html

OpenMV 引脚

摄像头设置：

摄像头 sensor 参数具体设置如下：

sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡
sensor.set_windowing((180, 160)) # ROI取中间的640*80区域
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 灰度GRAYSCALE
sensor.lens_corr(strength = 1.5, zoom = 1.0)
sensor.set_hmirror(True) # 水平方向翻转
sensor.set_vflip(True) # 垂直方向翻转

可以尝试打开/关闭自动增益和白平衡，以及改变 (strength = 1.5, zoom = 1.0) 参数来让摄像头识别更准确。

摄像头像素设置：

sensor.set_pixformat() 设置像素模式
GRAYSCALE: 灰度，每个像素8bit   RGB565: 彩色，每个像素16bit。

sensor.set_framesize() 设置图像的分辨率
QQQVGA: 80x60   QQVGA: 160x120  QVGA: 320x240   VGA: 640x480

图像分辨率一般设置为 QVGA 效果最佳，在这个分辨率下图像清晰并且处理图像流畅。

串口通信

OpenMV打开/关闭串口：

OpenMV运行时候某些情况下可能需要清空串口接收的缓冲区，避免造成干扰，可以关闭串口再重新打开，或者重新初始化串口。

uart.deinit()  # 关闭串口
uart.init(9600,bits=8,parity=None,stop=1,timeout_char=1000)    # 重新初始化串口，这会清空缓冲区

OpenMV进行串口通信：

需要导入 import pyb 模块；

初始化串口设置波特率：uart = UART(3, 9600)

随后监听串口并且将读到的信息赋给变量 A，代码如下：

    A = 0
    if uart.any():
        A = uart.read()

如果串口接收的是数字，但是数字经过串口发送变为了字符串，此时可以强行将接收的字符串转化为整型。但是如果接收的字符串并不是数字而是字母或者其他，则强行转换为整型时候会报错。代码如下：

    A = 0
    if uart.any():
        A = int(uart.read())

读取信息：uart.read() 发送信息：uart.write()

颜色阈值

定义一种颜色的阈值:

color_thresholds = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)

可以通过以下检测程序自动测出目标物体的 LAB 阈值：

import sensor, image, time, pyb

# 初始化相机和设置参数
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 像素为320x240
sensor.skip_frames(n = 10)
sensor.set_auto_whitebal(False)  # 关闭自动白平衡以获得准确的颜色检测
clock = time.clock()


# 定义颜色阈值的变量
red_threshold = None
blue_threshold = None
green_threshold = None

# 存储颜色阈值的列表
threshold_history = []

# 初始状态为红色
current_color = "RED"
threshold_count = 0  # 计数器，记录已经收集的阈值数量

while True:
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    img.lens_corr(1.8)
    img.draw_rectangle((154, 90, 45, 42), color=(255, 255, 255))
    statistics_Data = img.get_statistics(roi=(154, 90, 45, 42))

    color_L_Mode = statistics_Data.l_mode()
    color_A_Mode = statistics_Data.a_mode()
    color_B_Mode = statistics_Data.b_mode()

    yellow_threshold = (color_L_Mode - 10, color_L_Mode + 10, color_A_Mode - 10, \
                        color_A_Mode + 10, color_B_Mode - 10, color_B_Mode + 10)

    img.binary([yellow_threshold])

    # 添加颜色阈值到历史列表
    threshold_history.append(yellow_threshold)
    threshold_count += 1

    # 如果已经收集了20个阈值，输出最新的阈值并切换到下一个颜色
    if threshold_count >= 200:
        final_threshold = threshold_history[-1]
        print("Final Threshold for", current_color, ":", final_threshold)

        # 根据当前颜色赋值阈值变量
        if current_color == "RED":
            red_threshold = final_threshold
            current_color = "BLUE"
        elif current_color == "BLUE":
            blue_threshold = final_threshold
            current_color = "GREEN"
        elif current_color == "GREEN":
            green_threshold = final_threshold

        threshold_history = []  # 清空历史列表
        threshold_count = 0  # 重置计数器

OpenMV包含多种颜色阈值：

不同的颜色仍然单独定义阈值，但是在找颜色的程序中用 [] 包括所有的目标颜色阈值即可。代码如下：

red_thresholds = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)
blue_thresholds = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)
yellow_thresholds = (xxx,xxx,xxx,xxx,xxx,xxx)

img=sensor.snapshot()
color_blobs = img.find_blobs([red_thresholds, blue_thresholds, yellow_thresholds])
# 此时即实现了 img.find_blobs 寻找 [red_thresholds, blue_thresholds, yellow_thresholds] 三个颜色的物块。