mt9v034摄像头

mt9v034摄像头是一款高性能36W像素高清摄像头模块。它具有2*9排针（2.54mm间距）的接口，可以直接插在开发板的摄像头接口上使用。在YUV模式中，它的有效数据是D[9:0]，而摄像头排针上的8位数据引脚连接的是MT9V034传感器的D[9:2]，因此我们可以直接使用摄像头排针上的8位数据引脚。

需要注意的是，摄像头扩展口的第18个引脚被定义为CMOS_PWDN，而MT9V034摄像头模块的STB（CMOS_PWDN）引脚固定为低电平，也就是一直处于正常工作模式。另外，MT9V034摄像头接口的第18个引脚被定义为EXP，它是摄像头外部触发脉冲的引脚，只在快照模式下启用。MT9V034摄像头模块内部自带24M晶振，不需要FPGA输出时钟给摄像头。

关于MT9V034摄像头的管脚分配，我在下面的表格中列出了摄像头相关管脚的分配情况：

表 43.3.1 MT9V034摄像头管脚分配
| 引脚 | 功能 |
|-----|-----|
| 1 | GND |
| 2 | VCC |
| 3 | SDA |
| 4 | SCL |
| ... | ... |
| 18 | CMOS_PWDN/EXP |
| ... | ... |
| 27 | GND |
| 28 | VCC |

需要注意的是，这里只列出了部分摄像头管脚的分配，具体更多的管脚分配可以参考相关文档或手册。

相关问题

写一串MT9V034摄像头的上位机代码

由于MT9V034摄像头的上位机代码会因不同的开发板、操作系统和编程语言而有所不同，因此我无法提供一串通用的代码。但是，我可以提供一些代码片段，以帮助您更好地理解如何与MT9V034摄像头进行通信。

以下是使用C语言和Linux操作系统的一些代码片段：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <linux/videodev2.h>

int main()
{
    int fd;
    struct v4l2_capability cap;
    struct v4l2_format fmt;
    struct v4l2_requestbuffers req;
    struct v4l2_buffer buf;

    fd = open("/dev/video0", O_RDWR);
    if (fd == -1) {
        printf("Failed to open camera device\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYCAP, &cap) == -1) {
        printf("Failed to get camera capability\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    fmt.fmt.pix.width = 640;
    fmt.fmt.pix.height = 480;
    fmt.fmt.pix.pixelformat = V4L2_PIX_FMT_SGRBG10;
    fmt.fmt.pix.field = V4L2_FIELD_NONE;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_S_FMT, &fmt) == -1) {
        printf("Failed to set camera format\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    req.count = 1;
    req.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_REQBUFS, &req) == -1) {
        printf("Failed to request camera buffers\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
    buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
    buf.index = 0;

    if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYBUF, &buf) == -1) {
        printf("Failed to query camera buffer\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    void *buffer = mmap(NULL, buf.length, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, buf.m.offset);

    if (buffer == MAP_FAILED) {
        printf("Failed to map camera buffer\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMON, &buf.type) == -1) {
        printf("Failed to start camera stream\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    while (1) {
        if (ioctl(fd, VIDIOC_DQBUF, &buf) == -1) {
            printf("Failed to dequeue camera buffer\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }

        // Process the image data in buffer

        if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) == -1) {
            printf("Failed to enqueue camera buffer\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
    }

    if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMOFF, &buf.type) == -1) {
        printf("Failed to stop camera stream\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    close(fd);
    return 0;
}

这段代码使用V4L2（Video4Linux2）驱动程序，设置摄像头的格式、请求和映射缓冲区、启动和停止摄像头流，并在循环中处理图像数据。您可以根据自己的需求修改和完善代码。

基于英飞凌单片机和MT9V034摄像头的c语言sauvola算法

Sauvola算法是一种局部自适应二值化算法，它可以根据局部像素的灰度值和方差来自适应地确定二值化的阈值。下面是基于英飞凌单片机和MT9V034摄像头的C语言Sauvola算法的参考代码。

#include <math.h>

#define W 80
#define H 60
#define R 10

unsigned char image[H][W], binary[H][W];

void sauvola(unsigned char* src, unsigned char* dst, int width, int height, int r, double k)
{
    double sum, sum2, mean, stdev, threshold;
    int count, x, y, i, j, sx, sy, ex, ey;
    for (y = 0; y < height; y++) {
        for (x = 0; x < width; x++) {
            sum = sum2 = 0;
            count = 0;
            sx = x - r;
            sy = y - r;
            ex = x + r;
            ey = y + r;
            if (sx < 0) sx = 0;
            if (sy < 0) sy = 0;
            if (ex >= width) ex = width - 1;
            if (ey >= height) ey = height - 1;
            for (j = sy; j <= ey; j++) {
                for (i = sx; i <= ex; i++) {
                    sum += src[j * width + i];
                    sum2 += src[j * width + i] * src[j * width + i];
                    count++;
                }
            }
            mean = sum / count;
            stdev = sqrt((sum2 - sum * sum / count) / count);
            threshold = mean * (1 + k * (stdev / 128 - 1));
            if (src[y * width + x] > threshold)
                dst[y * width + x] = 255;
            else
                dst[y * width + x] = 0;
        }
    }
}

void main()
{
    int i, j;
    while (1) {
        // Read image from MT9V034 camera
        // ...

        // Convert to grayscale
        for (j = 0; j < H; j++) {
            for (i = 0; i < W; i++) {
                unsigned char r = image[j][i * 2];
                unsigned char g = image[j][i * 2 + 1];
                unsigned char b = image[j][i * 2 + 2];
                image[j][i] = (r * 19595 + g * 38469 + b * 7472) >> 16;
            }
        }

        // Apply Sauvola algorithm
        sauvola(image, binary, W, H, R, 0.5);

        // Output binary image
        // ...
    }
}

在上面的代码中，首先从MT9V034摄像头读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，通过调用sauvola函数对图像进行二值化处理。最后，将二值化图像输出。在sauvola函数中，使用一个正方形的局部窗口来计算每个像素的阈值。计算阈值时，根据局部像素的灰度值和方差来计算阈值。根据阈值将像素二值化为0或255。