openmv车辆计数程序

以下是一个基于OpenMV的车辆计数程序：

1. 导入所需库

import sensor, image, time
from pyb import UART

2. 初始化串口通信

uart = UART(3, 115200) # 初始化串口通信，波特率为115200

3. 初始化OpenMV摄像头

sensor.reset()                      # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置帧大小为QVGA（320x240）
sensor.skip_frames(10)              # 跳过前10帧
sensor.set_auto_gain(False)         # 关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False)     # 关闭自动白平衡
clock = time.clock()                # 创建一个时钟对象

4. 定义车辆检测区域

# 定义车辆检测区域
roi = [0, 100, 320, 140]

5. 定义车辆检测模型

# 定义车辆检测模型
car_cascade = image.HaarCascade("car_cascade_64x32_15stages_2000neg", stages=15)

6. 初始化计数器和车辆信息列表

# 初始化计数器和车辆信息列表
count = 0
cars_list = []

7. 启动循环检测车辆

while(True):
    clock.tick() # 记录时钟
    img = sensor.snapshot() # 获取图像
    img.draw_rectangle(roi) # 在图像上绘制车辆检测区域
    
    # 对车辆检测区域进行目标检测
    objects = img.find_features(car_cascade, roi=roi, threshold=0.5, scale=1.5)
    
    # 遍历所有检测到的目标（车辆）
    for obj in objects:
        # 获取目标的中心坐标和宽高
        x, y, w, h = obj[0], obj[1], obj[2], obj[3]
        
        # 判断是否为新的车辆
        new_car = True
        for car in cars_list:
            if abs(x - car[0]) < 50 and abs(y - car[1]) < 50:
                new_car = False
                break
        
        # 如果是新车辆，则将其加入车辆信息列表，并将计数器加1
        if new_car:
            cars_list.append([x, y, w, h])
            count += 1
            uart.write(("Count: %d\n" % count).encode()) # 将计数器发送给串口终端
        
    # 显示图像和计数器
    img.draw_string(10, 10, "Count: %d" % count, color=(255, 0, 0))
    img.draw_rectangle(0, 0, 80, 20, fill=True)
    img.draw_string(10, 0, "FPS: %d" % clock.fps(), color=(255, 255, 255))

在循环中，我们使用`sensor.snapshot()`获取图像，并在图像上绘制车辆检测区域。然后，我们使用`img.find_features()`对车辆检测区域进行目标检测，并遍历所有检测到的目标（车辆）。对于每个目标，我们获取其中心坐标和宽高，并判断是否为新车辆。如果是新车辆，则将其加入车辆信息列表，并将计数器加1，并将计数器发送给串口终端。最后，我们在图像上显示计数器和帧率。

请注意，该程序中使用的车辆检测模型是Haar级联分类器，需要预先训练好的模型文件，可以从OpenMV的官方网站下载。此外，该程序还需要连接一个串口终端，以便将计数器发送给外部设备。