基于stm32f103c8t6以及带FIFO的ov7670的摄像头的黑线识别代码

黑线识别是一种常见的图像处理任务，需要对摄像头采集的图像进行处理和分析。以下是一个基于STM32F103C8T6和带FIFO的OV7670摄像头的黑线识别代码示例。

首先，需要使用STM32F103C8T6的外部中断功能来触发摄像头采集图像。在中断处理函数中，可以使用OV7670的FIFO模式读取图像数据，并将其存储在内存中。

void EXTI0_IRQHandler(void)
{
    if(EXTI_GetITStatus(EXTI_Line0) != RESET)
    {
        //读取摄像头图像数据
        while(HREF_Pin != GPIO_ReadInputDataBit(GPIOB, GPIO_Pin_0));  //等待行同步信号
        for(int i = 0; i < IMG_HEIGHT; i++)
        {
            while(VSYNC_Pin != GPIO_ReadInputDataBit(GPIOB, GPIO_Pin_1));  //等待场同步信号
            for(int j = 0; j < IMG_WIDTH; j++)
            {
                while(PCLK_Pin == GPIO_ReadInputDataBit(GPIOB, GPIO_Pin_10));  //等待像素时钟信号下降沿
                uint8_t pixel = D0_Pin | (D1_Pin << 1) | (D2_Pin << 2) | (D3_Pin << 3)
                    | (D4_Pin << 4) | (D5_Pin << 5) | (D6_Pin << 6) | (D7_Pin << 7);
                img_data[i][j] = pixel;  //保存像素数据
            }
        }
        EXTI_ClearITPendingBit(EXTI_Line0);
    }
}

接下来，可以使用图像处理算法来检测黑线。一种常见的方法是将图像转换为灰度图像，并使用阈值来将黑线和白色背景分离。

//将彩色图像转换为灰度图像
void rgb2gray(uint8_t img[][IMG_WIDTH], uint8_t gray[][IMG_WIDTH])
{
    for(int i = 0; i < IMG_HEIGHT; i++)
    {
        for(int j = 0; j < IMG_WIDTH; j++)
        {
            uint8_t r = img[i][j * 2];
            uint8_t g = img[i][j * 2 + 1];
            uint8_t b = img[i][j * 2 + 2];
            gray[i][j] = (uint8_t)(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);
        }
    }
}

//使用阈值将灰度图像二值化
void threshold(uint8_t gray[][IMG_WIDTH], uint8_t binary[][IMG_WIDTH], uint8_t th)
{
    for(int i = 0; i < IMG_HEIGHT; i++)
    {
        for(int j = 0; j < IMG_WIDTH; j++)
        {
            if(gray[i][j] > th)
                binary[i][j] = 255;  //白色
            else
                binary[i][j] = 0;  //黑色
        }
    }
}

最后，可以在主循环中定期调用图像处理函数，并使用串口输出检测到的黑线位置。

int main(void)
{
    //初始化GPIO、中断等
    //...

    while(1)
    {
        rgb2gray(img_data, gray_data);
        threshold(gray_data, binary_data, 128);

        int line_pos = -1;
        for(int i = IMG_HEIGHT - 1; i >= 0; i--)
        {
            int black_count = 0;
            for(int j = 0; j < IMG_WIDTH; j++)
            {
                if(binary_data[i][j] == 0)
                    black_count++;
            }
            if(black_count > IMG_WIDTH * 0.5)
            {
                line_pos = i;
                break;
            }
        }

        if(line_pos >= 0)
            printf("Black line detected at line %d\n", line_pos);
        else
            printf("No black line detected\n");

        delay_ms(1000);
    }
}

以上是一个基本的黑线识别代码示例，具体的实现细节和参数需要根据具体的硬件和应用场景进行调整。