OPENMV二维码识别

使用OpenMV进行二维码识别
初始化设置
为了成功执行二维码识别任务，初始化阶段至关重要。这涉及到配置摄像头参数以及导入必要的库文件。通常情况下，在启动任何图像处理之前，需确保设备能够正常工作并已正确连接。
import sensor, image, time
from pyb import UART
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这段代码片段用于引入传感器模块、图像处理工具箱以及时间控制功能，并准备好了UART通信接口以便后续可能的数据传输需求[^2]。
配置相机参数
接下来调整摄像机的各项属性以适应特定的应用场景：
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置灰度模式提高效率
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
clock = time.clock()
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这里设置了像素格式为灰色级别（GRAYSCALE），因为对于条形码或二维码这类二值化特征明显的对象来说，这样做可以减少计算量；同时也设定了帧大小和跳过了最初的几帧画面让感光元件稳定下来[^1]。
实现二维码检测逻辑
核心部分在于循环读取每一帧视频流并对其中是否存在有效的QR Code做判断：
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot() # 获取当前帧图片数据

for code in img.find_qrcodes(): # 寻找所有的二维码实例
img.draw_rectangle(code.rect(), color=(255, 0, 0)) # 绘制边界框标记位置
print("Code:", code.payload()) # 输出解码后的字符串内容

fps =(clock.fps())
print("FPS %.2f"%(fps))
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上述程序会持续不断地抓拍新图景并通过调用find_qrcodes()方法尝试定位所有可见的二维码实体。一旦发现匹配项，则会在原位标注出来的同时打印其携带的信息至终端显示[^3]。
数据通讯扩展
如果希望进一步利用这些获取到的结果与其他硬件交互或者上传云端分析的话，可以通过串行端口发送解析出来的文本消息给外部微控制器或者其他接收装置。
uart = UART(3, baudrate=9600)

if uart.any():
data = uart.readall().decode('utf-8')
else:
if len(codes)>0 :
payload=codes[0].payload()
uart.write(payload+"\r\n")
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此段脚本展示了怎样建立一个波特率为9600bps的工作于第三组物理引脚上的异步收发器(UART)，并且当存在有效载荷时将其编码成UTF-8字符序列经由该通道向外广播出去。