openmv与arduino控制舵机

OpenMV是一款基于Python的开源机器视觉平台，它可以与Arduino等硬件平台结合使用来控制舵机。下面是使用OpenMV和Arduino控制舵机的步骤：

1. 连接硬件：将OpenMV和Arduino通过串口连接起来。可以使用USBMV连接到Arduino的端口。

2. 编写OpenMV代码在OpenMV上编写Python代码，使用OpenMV的图像处理功能来检测目标物体的位置。可以使用OpenMV图像传感器和算法来识目标物体的位置。

3. 发送数据到Arduino：在OpenMV代码中，通过串口将目标物体的位置信息发送给Arduino。可以使用OpenMV的串口通信功能来发送数据。

4. Arduino控制舵机：在Arduino上编写代码，接收OpenMV发送的数据，并根据接收到的数据控制舵机的运动。可以使用Arduino的PWM输出功能来控制舵机的角度。

5. 调试和测试：将OpenMV和Arduino连接好后，运行代码进行调试和测试。可以通过观察舵机的运动来验证控制是否正确。

相关问题

openmv arduino 控制云台追踪小球

在控制云台追踪小球的过程中，可以使用OpenMV和Arduino进行控制。通过串口通信，OpenMV可以将检测到的小球位置信息发送给Arduino，然后Arduino根据接收到的信息控制云台的运动。

在STM32接收到OpenMV发送的数据后，可以在串口中断函数内编写控制舵机旋转的程序。根据接收到的不同区域信息，可以进行不同的动作控制。例如，接收到区域1的信息时，可以控制舵机向左上方旋转；接收到区域2的信息时，可以控制舵机向右上方旋转，以此类推。可以使用函数TIM_SetCompareX()来控制舵机旋转的角度，通过传递不同的参数来实现控制。同时，为了防止舵机旋转角度过大，可以在软件中进行限制。

在控制过程中，还可以使用PID控制算法来实现更精确的追踪。PID控制可以根据当前位置和目标位置之间的差异来调整舵机的控制信号，使得舵机能够更准确地追踪小球的位置。可以根据需要添加PID控制的代码来实现这一功能。

综上所述，通过OpenMV和Arduino的串口通信，可以实现对云台的控制，从而实现对小球的追踪。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【毕业设计】基于STM32及OpenMV的云台追踪装置](https://blog.csdn.net/JIE15164031299/article/details/119617832)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于OpenMV和正点原子开发的自动追球小车（带云台舵机）](https://blog.csdn.net/qq_54411426/article/details/126656332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

用openmv与arduino实现自动泊车小车代码

这个项目需要使用OpenMV相机来进行图像处理，以便检测停车位。然后，使用Arduino控制小车的运动，以便将其移动到停车位。

以下是一个简单的代码示例，用于检测停车位并将小车移动到该位置：

首先，需要在OpenMV上运行以下代码，以检测停车位并确定小车应该向左还是向右移动：

import sensor, image, time

# 设置相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) # 必须关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # 必须关闭自动白平衡

# 设置图像区域
x_min = 0
y_min = 100
x_max = 319
y_max = 220

while(True):
    img = sensor.snapshot()

    # 仅在图像的指定区域内进行处理
    img = img.crop(roi=(x_min, y_min, x_max-x_min, y_max-y_min))

    # 将图像转换为灰度，并进行二值化处理
    img = img.to_grayscale()
    img = img.binary([THRESHOLD])

    # 在图像中查找停车位
    spots = img.find_rects()

    # 如果没有停车位，则向前行驶
    if not spots:
        # 向前行驶的代码
        pass

    # 如果有停车位，则向左或向右移动
    else:
        # 查找停车位的中心点
        center_x = spots[0].cx()

        # 如果中心点在左侧，则向左移动
        if center_x < (x_max - x_min) / 2:
            # 向左移动的代码
            pass

        # 如果中心点在右侧，则向右移动
        else:
            # 向右移动的代码
            pass

接下来，需要在Arduino上运行以下代码，以控制小车的运动：

#include <Servo.h>

// 设置舵机
Servo servo;
int servoPin = 9;

// 设置电机
int motorPin1 = 5;
int motorPin2 = 6;
int motorPin3 = 10;
int motorPin4 = 11;
int speedPin = 3;

void setup() {
  // 初始化舵机
  servo.attach(servoPin);

  // 初始化电机
  pinMode(motorPin1, OUTPUT);
  pinMode(motorPin2, OUTPUT);
  pinMode(motorPin3, OUTPUT);
  pinMode(motorPin4, OUTPUT);
  pinMode(speedPin, OUTPUT);
}

void loop() {
  // 向前行驶的代码
  digitalWrite(motorPin1, HIGH);
  digitalWrite(motorPin2, LOW);
  digitalWrite(motorPin3, HIGH);
  digitalWrite(motorPin4, LOW);
  analogWrite(speedPin, 255);

  // 向左转的代码
  servo.write(0);

  // 向右转的代码
  servo.write(180);
}

将这两个代码合并在一起，就可以实现自动泊车小车的功能了。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，需要根据实际情况进行调整和优化。