结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

这段代码是一个综合示例，使用OpenMV进行图像处理，并通过UART将数据发送给Arduino。在这段代码中，你已经定义了一个结构体类型`OpenmvDataStruct`，并创建了一个结构体变量`data`来存储数据。

在最后的部分，你使用`struct.pack()`函数将`data`结构体变量打包成字节流，并通过UART发送给Arduino。下面是如何根据你想要的结果在OpenMV中打印数据的示例代码：

# 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino
packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num)
print(ord(data.shape))
uart.write(packed_data) # 发送数据

# 在OpenMV中打印结果
print("Shape: ", data.shape)
print("Number: ", data.num)

在这个示例中，我们使用`print()`函数打印了`data`结构体变量中的`shape`和`num`字段的值。

你可以根据需要在这段代码中添加其他的打印语句来输出更多信息。希望对你有帮助！

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结合以下代码 加入帧开始帧结束 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

要在这段代码中加入帧的起始和结束标志，你可以使用与前面提到的示例类似的方法。

在发送数据之前，你可以在帧起始处发送一个特定的起始标志字节，并在数据结尾处发送一个帧结束标志字节。以下是修改后的代码示例：

from pyb import UART
import struct

uart = UART(3, 115200)

# 封装并发送帧
def send_frame(data):
    # 添加帧起始标志
    frame = b'\x02'
    
    # 添加数据长度
    frame += len(data).to_bytes(2, 'big')
    
    # 添加数据
    frame += data.encode('utf-8')
    
    # 添加帧结束标志
    frame += b'\x03'
    
    uart.write(frame)

# 示例调用
while True:
    # ...其他代码...
    
    # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino
    # 打包data为字节流
    packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num)
    packed_data = b'\x02' + packed_data + b'\x03'  # 添加帧起始标志和帧结束标志
    uart.write(packed_data) # 发送数据

在这个示例中，我们将`packed_data`前面添加了帧起始标志字节`\x02`，后面添加了帧结束标志字节`\x03`，然后将整个帧发送给Arduino。

这样，Arduino端就可以通过检测帧起始标志和帧结束标志来确定接收到的数据帧的边界，并对数据进行解析。在Arduino端，你可以使用类似的方法来解析接收到的数据帧。

确保发送端和接收端使用相同的帧起始标志和帧结束标志，并且按照相同的方式来解析数据帧。这样可以确保数据的正确传输和解析。希望对你有帮助！

from pyb import UART import sensor, image, time, os, tf, pyb sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing((160,160)) sensor.skip_frames(time=2000) sensor.set_contrast(3) uart = UART(3, 115200) clock = time.clock() flag = 0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) img.lens_corr(1.8) for obj in tf.classify("shuzishibie.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.6, y_overlap=0.5): output = obj.output() number = output.index(max(output)) confidence = int(max(output) * 100) if confidence > 75: uart.write(str(number)) print(str(number)) else: uart.write('0') print('0') pyb.delay(10) # 添加延时，单位为毫秒在这里面添加无法识别红色的代码

在这个代码中，您可以添加以下代码来识别红色物体：

red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)  # 设置红色阈值
for blob in img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=200, area_threshold=200):
    # 在此处添加您的处理代码，例如打印坐标或执行其他操作
    pass

您可以根据需要调整阈值和其他参数。这段代码使用`find_blobs`函数来查找图像中符合阈值的红色物体。您可以在找到的物体上进行进一步的处理，例如打印坐标或执行其他操作。