OpenMV图像传输至STM32F103C8T6的串口通信方法

# 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：

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：

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