介绍下OPENMV Cam-H7

OPENMV Cam-H7是一款基于MicroPython的开源计算机视觉开发板，具有强大的图像处理能力和高效的机器学习算法。它采用了STM32H7处理器和OV7725摄像头，支持多种接口和通信协议，包括串口、I2C、SPI、CAN和USB等。

OPENMV Cam-H7支持多种图像处理功能，如颜色追踪、边缘检测、二维码识别、人脸识别等。同时，它还支持机器学习算法，包括神经网络、卷积神经网络和支持向量机等，可以进行目标检测、分类和识别等任务。

OPENMV Cam-H7使用MicroPython作为编程语言，开发者可以使用简单易懂的Python语言编写程序，快速搭建自己的计算机视觉系统。OPENMV Cam-H7支持多平台开发，可以在Windows、MacOS和Linux等操作系统上进行开发和调试。

相关问题

openmv cam h7 plus

### OpenMV Cam H7 Plus 产品详情

OpenMV Cam H7 Plus 是一款功能强大的机器视觉开发板，专为嵌入式计算机视觉应用设计。这款设备搭载了ARM Cortex-M7处理器，具有更高的性能和更大的内存空间，能够支持更为复杂的应用场景[^1]。

#### 主要特性
- **高性能处理器**：采用STM32H7系列MCU，主频高达480MHz。
- **大容量存储**：内置QSPI Flash闪存，最高可达16MB；SD卡槽可扩展外部存储。
- **丰富的接口资源**：
- 支持多种外设接口，如UART、I2C、SPI等；
- 提供PWM输出端口，可用于驱动电机或其他模拟器件；
- 配备USB OTG接口，方便连接PC进行调试或作为主机使用。
- **先进的图像处理能力**：配备OV5640摄像头模组，默认分辨率为5MP（2592×1944），并能以每秒30帧的速度拍摄高清视频流。
- **易于编程的语言环境**：预装MicroPython解释器，允许开发者直接编写简洁高效的脚本代码来进行快速原型验证。

import sensor, image, time
from pyb import Pin

# 初始化传感器参数配置
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 设置GPIO引脚模式为输出状态
pin = Pin('P7', mode=Pin.OUT_PP)

while True:
    img = sensor.snapshot()        # 获取一帧图片数据
    faces = img.find_faces()       # 查找人脸位置信息
    
    if len(faces) > 0:            # 如果检测到了人脸，则触发动作
        pin.high()                 # 控制继电器闭合解锁门禁系统
        time.sleep_ms(2000)         # 延迟两秒钟后自动恢复原状
        pin.low()

此段代码展示了如何利用OpenMV Cam H7 Plus 实现简单的人脸识别开门机制。当检测到有人脸存在时，通过控制指定的 GPIO 引脚电平变化来激活外部电路完成开锁动作。

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### 购买链接

目前市面上有多家电商平台提供OpenMV Cam H7 Plus 的销售服务：

- [官方商店](https://shop.openmv.io/)
- [亚马逊](https://www.amazon.com/OpenMV-Cam-H7-Plus/dp/B08YJZKXWZ/ref=sr_1_1?crid=3OJFVZLKWYZE&keywords=openmv+h7+plus&qid=1684757777&s=computers-intl&sprefix=openmv+h7%2Caps%2C174&sr=1-1)
- [淘宝/天猫国际](https://detail.tmall.hk/hk/item.htm?id=671277472427)

建议根据个人所在地区选择合适的渠道下单购买，确保售后服务保障到位。

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### 用户手册

为了帮助用户更好地理解和掌握OpenMV Cam H7 Plus 的各项特性和应用场景，《[雕爷学编程] MicroPython手册》系列教程提供了详尽的操作指南和技术文档。其中涵盖了从基础入门到高级项目实践等多个层次的内容介绍，非常适合不同阶段的学习者参考阅读[^2]。

此外，在官方网站上也可以找到由社区成员贡献的技术文章和支持论坛，这些都是宝贵的知识库资源，有助于解决实际开发过程中遇到的各种问题。

openmv cam h7识别圆环并返还中心坐标

OpenMV Cam H7是一款针对STM32H7系列微控制器设计的嵌入式计算机视觉模块，它支持高速图像处理和机器学习功能。如果你想通过OpenMV Cam H7识别图像中的圆形物体并获取其中心坐标，可以采用以下步骤：

1. **安装和配置**: 首先，你需要在OpenMV IDE中选择正确的库和支持的模型，比如OpenMV Cam H7的Camera SDK和相应的计算机视觉模块。

2. **预处理**: 使用OpenMV的图像处理函数，如`find_circles()`或者`blob_analysis()`来检测圆形区域。这些函数可以帮助你在图像中找到疑似圆形的对象。

3. **精确定位**: 对于`find_circles()`的结果，每个圆环都有一个包含中心点的元组，包括x和y坐标。你可以使用这些坐标数据来定位圆环的位置。

import sensor, image, time

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

while True:
    img = sensor.snapshot()

    circles = img.find_circles(x_margin=20, y_margin=20, min_radius=20, max_radius=50)  # 设置搜索范围
    if circles:
        for circle in circles:
            x, y = circle.cx, circle.cy  # 提取圆心坐标
            print(f"Circle center at ({x}, {y})")