python openmv识别二维码

### 使用Python和OpenMV进行二维码识别

对于嵌入式开发中的二维码识别任务，可以利用STM32F4系列单片机与OpenMV4之间的串口通信来实现这一目标。具体到使用Python脚本控制OpenMV设备执行二维码检测工作，则主要依赖于MicroPython环境下的`sensor`, `image`, 和 `pyb`库函数。

#### 初始化摄像头设置并配置参数
在开始之前，确保已经安装好最新的固件版本，并连接好了硬件设备。下面是一段用于初始化传感器的代码片段：

import sensor, image, time
from pyb import UART

# Reset and initialize the sensor.
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # grayscale is faster
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

uart = UART(3, 115200) # 配置UART接口用于后续的数据传输
clock = time.clock()    # 跟踪帧率

此部分设置了灰度模式以加快处理速度，并选择了QVGA分辨率作为输入尺寸[^1]。

#### 执行二维码扫描操作
一旦完成了上述准备工作之后，就可以编写循环结构不断获取当前画面并对其中可能存在的QR Code图案实施解析动作了:

while(True):
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot()          # 获取一帧图像数据
    codes = img.find_qrcodes()       # 查找所有的二维码实例
    
    if len(codes)>0 :
        code=codes[0]                # 假设只关注第一个发现的结果
        
        uart.write(code.payload())   # 将解码后的字符串发送给外部MCU
        print("Detected QRCode : ",code.payload())
        
        img.draw_rectangle(code.rect(), color=(255, 0, 0))     # 绘制矩形框标记位置
        img.draw_string(code.x()-10, code.y()-10, code.payload(), scale=2, color=(255, 0, 0))
    
    print(clock.fps())               # 输出每秒帧数统计信息

这里定义了一个无限循环，在每次迭代过程中都会尝试捕捉最新的一张图片并通过调用`find_qrcodes()`方法寻找潜在的目标对象；如果成功找到了至少一个符合条件的对象，则进一步提取其有效载荷(payload)，即编码的信息本身，并将其通过预先设定好的UART通道传递出去供其他组件继续处理。同时还在原图上绘制出了相应的边界框以便直观展示识别成果[^3]。