arduino控制openmv启动

由于OpenMV是一种独立的嵌入式视觉处理器，可以通过与Arduino进行串行通信来进行控制。下面是一些步骤，可以帮助你实现该过程。

步骤1：硬件连接

首先，将Arduino的一个数字引脚与OpenMV的P0引脚通过TTL UART串行通信连接起来。此外，还需要将两个设备的公共地线连接到一起。

步骤2：编写Arduino代码

使用Arduino IDE编写代码，以便向OpenMV发送运行指令。下面是一个示例代码：

void setup()
{
  // 打开串行通信
  Serial.begin(115200);
}

void loop()
{
  // 发送OpenMV启动指令
  Serial.write("start\n");

  // 等待OpenMV响应
  while (Serial.available() == 0);
  String response = Serial.readString();

  // 输出OpenMV响应
  Serial.println(response);

  // 延迟一段时间
  delay(1000);
}

该代码通过串行通信与OpenMV通信。在主循环中，它向OpenMV发送一个字符串指令“start”，然后等待OpenMV的响应，并将响应输出到串行监视器中。在这里，我们使用了一个1秒的延迟，以保证OpenMV有足够的时间来响应指令。

步骤3：编写OpenMV代码

为了使OpenMV能够识别并执行来自Arduino的指令，您需要编写一个简单的Python脚本。这个脚本需要监听串行端口，以识别来自Arduino的指令，并执行相应的操作。

下面是一个示例脚本，它会在接收到“start”指令后启动OpenMV的摄像头：

import sensor, image, time, pyb, ustruct

# 初始化串行端口
uart = pyb.UART(1, 115200)

# 监听串行端口
while (True):
  # 等待指令
  cmd = uart.read()

  # 解析指令
  if (cmd == b'start\n'):
    # 打开摄像头
    sensor.reset()
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
    sensor.skip_frames(time = 2000)

    # 持续运行
    while (True):
      # 处理图像
      img = sensor.snapshot()
      # ...

该脚本在启动时打开OpenMV的摄像头，并持续监听串行端口以接收指令。在收到“start”指令后，它会在while循环中继续执行，直到收到其他指令。

在这里，我们只是简单地处理了图像，但您可以在while循环中添加任何所需的其他操作。

步骤4：测试

在连接和编写代码后，你可以通过开启串口监视器来测试两个设备之间的通信。如果一切正常，你应该能够在监视器输出中看到来自OpenMV的响应。

在此之后，您可以按需修改Arduino和OpenMV代码，以实现各种不同的控制和处理任务。