openmv sensor库函数

OpenMV 是一个基于 Python 的图像处理平台，特别适用于嵌入式视觉应用。它提供了丰富的 sensor 库函数来访问和操作图像传感器。以下是一些常用的 OpenMV sensor 库函数：

1. `sensor.reset()`：重置图像传感器。

2. `sensor.set_pixformat(format)`：设置图像的像素格式，例如 RGB565、GRAYSCALE 等。

3. `sensor.set_framesize(size)`：设置图像的分辨率大小，例如 QVGA、VGA 等。

4. `sensor.set_contrast(value)`：设置图像的对比度。

5. `sensor.set_brightness(value)`：设置图像的亮度。

6. `sensor.set_saturation(value)`：设置图像的饱和度。

7. `sensor.set_gainceiling(value)`：设置图像的增益上限。

8. `sensor.set_auto_gain(enable)`：启用或禁用自动增益控制。

9. `sensor.skip_frames(num)`：跳过指定数量的帧。

10. `sensor.snapshot()`：捕获一帧图像。

这只是一小部分常用的 sensor 库函数，OpenMV 还提供了众多其他功能丰富的函数，用于实现各种图像处理和计算机视觉任务。你可以参考 OpenMV 的官方文档以获取更详细的信息和示例代码。

相关问题

openmv的Servo库函数

OpenMV相机是一款基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台，它可以方便地与各种外设进行交互，包括舵机。在OpenMV中，Servo库提供了一些函数来控制舵机的运动。

以下是一些常用的Servo库函数：

1. `servo.attach(pin, min_pulse_width=544, max_pulse_width=2400, init_angle=90)`：将舵机连接到指定的引脚上，并设置最小脉冲宽度、最大脉冲宽度和初始角度。

2. `servo.write_angle(angle)`：设置舵机的角度，可以指定0到180度之间的值。

3. `servo.write_us(pulse_width_us)`：设置舵机的脉冲宽度，以微秒为单位。

4. `servo.read_angle()`：读取当前舵机的角度。

5. `servo.detach()`：断开舵机与引脚的连接。

这些函数可用于控制舵机的位置和速度。你可以在OpenMV的官方文档中详细了解Servo库的更多函数和用法。

openmv与stm32库函数通信

在OpenMV和STM32之间进行通信，可以通过串口（UART）来实现。以下是基本的骤：

1. 在STM32上配置串口：使用STM32的库函数，初始化一个串口并设置波特率、数据位、停止位等参数。

2. 在OpenMV上配置串口：使用OpenMV的MicroPython脚本，初始化一个串口并设置波特率、数据位、停止位等参数。例如，可以使用`uart.init()`函数来初始化串口。

3. 在STM32上发送数据：使用STM32的库函数，通过串口发送数据到OpenMV。例如，可以使用`HAL_UART_Transmit()`函数来发送数据。

4. 在OpenMV上接收数据：使用OpenMV的MicroPython脚本，通过串口接收来自STM32的数据。例如，可以使用`uart.read()`函数来接收数据。

需要注意的是，串口通信需要保持双方的波特率、数据位、停止位等参数一致。另外，还需要根据具体需求定义一套通信协议，以确保数据的正确传输和解析。

以上是一种常见的方法，你可以根据具体情况进行调整和扩展。希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。