OpenMV图像传输至STM32F103C8T6的串口通信方法
发布时间: 2024-03-30 18:51:17 阅读量: 195 订阅数: 55 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 介绍OpenMV和STM32F103C8T6概述
## 1.1 OpenMV简介
## 1.2 STM32F103C8T6简介
# 2. 准备工作及环境搭建
在本章中,我们将介绍如何准备OpenMV和STM32F103C8T6,并搭建相应的开发环境,确保硬件连接正常。让我们一步步进行准备工作和环境搭建。
### 2.1 准备OpenMV与STM32F103C8T6
首先,确保你已经准备好一块OpenMV开发板和一块STM32F103C8T6开发板。这两块开发板将在我们的项目中扮演重要角色。
### 2.2 安装OpenMV IDE与STM32CubeIDE
接下来,安装OpenMV IDE和STM32CubeIDE。OpenMV IDE用于OpenMV图像采集与处理,而STM32CubeIDE则用于STM32F103C8T6的代码开发和串口通信配置。
### 2.3 确保硬件连接正常
在开始实际开发之前,确保正确连接OpenMV和STM32F103C8T6。逐步检查串口连接、电源连接等,确保硬件连接正常稳定。
通过完成上述准备工作,我们将为接下来的OpenMV图像处理和STM32串口通信打下坚实基础。接下来,我们将深入探讨OpenMV图像采集与处理。
# 3. OpenMV图像采集与处理
在本章中,我们将详细介绍如何在OpenMV上实现图像采集和处理的过程。
#### 3.1 使用OpenMV采集图像
首先,我们需要在OpenMV上进行图像的采集。通过OpenMV IDE,我们可以轻松地编写简单的Python脚本来控制OpenMV模块进行图像采集。下面是一个简单的示例代码,用于在OpenMV上采集图像:
```python
import sensor, image
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10) # 跳过一些帧以使传感器稳定
img = sensor.snapshot()
img.save("captured_image.jpg") # 保存图像到SD卡
```
这段代码中,我们首先初始化相机传感器,并设置像素格式和帧大小。然后跳过一些帧以确保传感器稳定后,采集图像并保存到SD卡中。
#### 3.2 图像处理算法实现
在OpenMV中,我们可以使用丰富的图像处理库来实现各种算法,如边缘检测、颜色追踪、人脸识别等。以下是一个简单的例子,展示如何在采集到的图像上进行颜色追踪:
```python
import sensor, image
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
while(True):
img = sensor.snapshot()
img.find_blobs([[(0, 100, 0, 127, 0, 127)]]) # 在图像中查找特定颜色的区域
```
在这个例子中,我们通过`find_blobs`函数查找图像中特定颜色的区域,并进行处理。
#### 3.3 将处理后的图像转换为串口传输的数据格式
最后,我们需要将处理后的图像数据转换为适合串口传输的格式。可以将图像数据编码为base64格式,然后通过串口发送到STM32进行进一步处理。以下是一个简单的实现
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