用openmv神经网络数字识别来做智能送药小车的代码

这是一个比较复杂的项目，需要多个模块的协调和配合，包括小车控制、机器视觉、神经网络等。以下是一个简单的示例代码，供您参考：

import sensor, image, time
import network
import usocket as socket
import gc

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # 必须关闭自动增益控制
sensor.set_auto_whitebal(False) # 必须关闭白平衡控制

# 加载神经网络模型
net = network.Net()
net.load('digits.network')

# 初始化网络通信
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(('0.0.0.0', 8000))
sock.listen(1)

# 初始化小车控制
# ...

while(True):
    # 等待连接
    conn, addr = sock.accept()
    print('Connected by', addr)

    while(True):
        # 捕获图像
        img = sensor.snapshot()

        # 寻找数字区域
        digits = img.find_digits()

        if digits:
            # 识别数字
            for digit in digits:
                out = net.forward(digit.binary().resize(28, 28))

                # 发送数字到小车控制
                # ...

        # 发送数据到远程
        conn.sendall(data)

        # 接收数据
        data = conn.recv(1024)

        if not data:
            break

    # 关闭连接
    conn.close()

这个例子中，我们使用 OpenMV 摄像头捕获图像，并使用神经网络模型来识别数字。一旦数字被识别出来，我们就可以将其发送到小车控制程序，从而实现智能送药的功能。同时，我们还使用网络通信来与远程设备进行通信，以实现更加灵活的控制和协调。请注意，这只是一个简单的示例，实际的代码可能更加复杂和细节化。