基于STM32的送药小车,利用OpenMV实现数字识别功能
时间: 2024-04-09 09:28:33 浏览: 19
以下是一个基于STM32和OpenMV的送药小车的示例代码,用于实现数字识别功能:
```python
import sensor
import image
import time
import pyb
# 初始化OpenMV摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
# 初始化串口通信
uart = pyb.UART(3, 9600, timeout_char=1000)
# 初始化数字识别模型
net = image.HotDogNet()
while True:
# 获取图像
img = sensor.snapshot()
# 寻找数字区域
for code in img.find_qrcodes():
img.draw_rectangle(code.rect())
# 裁剪数字区域ROI
roi = code.rect()
digits_img = img.crop(roi.x(), roi.y(), roi.w(), roi.h())
# 缩放图像到模型的输入尺寸
digits_img = digits_img.resize(28, 28)
# 图像预处理
digits_img.mean_pool(8, 8)
digits_img.binary([150])
# 进行数字识别
result = net.predict(digits_img)
# 发送数字识别结果到STM32
uart.write(str(result))
uart.write('\n')
# 延时一段时间
time.sleep(200)
```
请注意,这只是一个简单示例代码,你可能需要根据你的具体硬件设置和需求进行适当的修改。此外,你还需要在OpenMV上安装数字识别模型,并将其导入到你的代码中。希望对你有所帮助!