基于STM32的送药小车，利用OpenMV实现数字识别功能

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：

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！