OpenMV与Arduino串行通信教程

"本文主要探讨了如何实现OpenMV与Arduino之间的通信，并提供了相关的C++代码示例。在Arduino端，定义了一个名为`Get_uartdata3`的函数来接收和处理来自OpenMV的数据。而在OpenMV端，使用Python编程，通过UART进行数据传输，并涉及到图像处理的初步操作，如设置像素格式和帧大小。" 在本文中，我们关注两个主要的硬件平台——OpenMV和Arduino，以及它们之间如何通过串行通信接口UART进行数据交互。UART（通用异步收发传输器）是一种广泛用于嵌入式系统中的通信协议，它允许设备在没有时钟线的情况下进行串行通信。 **Arduino部分**： 在Arduino端，`Get_uartdata3`函数用于读取来自OpenMV的串行数据。这个函数首先定义了一个状态变量`rec_flag3`来追踪数据包的状态。当检测到连续的两个0xff字节时，视为一个数据包的开始和结束。数据包的内容被存储在一个名为`buffer3`的数组中，只有当接收到完整长度（这里是4个字节）的数据包时，才会进行处理并回传确认信息。这段代码展示了如何通过串口读取和解析数据，这对于实现两者之间的通信至关重要。 **OpenMV部分**： OpenMV是一款基于MicroPython的机器视觉开发板，它具有强大的图像处理能力。在OpenMV端，我们看到了Python代码，用于设置传感器参数，如像素格式和帧大小，以及初始化UART接口。这里使用了`sensor`、`image`和`time`模块，以及`pyb.UART`来进行串行通信。`red_threshold`和`move_flag`是预定义的阈值，可能用于颜色检测或运动检测算法。然后，代码进入一个无限循环，不断地捕获图像并处理。虽然具体实现未在提供的代码片段中给出，但可以推断OpenMV可能在执行一些基本的图像处理任务，例如查找最大面积的物体，这可能是通过`find_max`函数完成的。 为了使OpenMV和Arduino能够有效地通信，必须确保双方都配置为相同的波特率，这里设置为9600bps。同时，数据包的结构应该在两端保持一致，例如`my_list`变量定义了一个6字节的数据包结构，包含起始和结束标识符，以及中间的填充数据。 这个例子展示了如何结合OpenMV的高级图像处理功能与Arduino的简单控制逻辑，实现两者间的互动。这为构建基于视觉的交互式项目提供了基础，例如使用OpenMV识别特定对象，然后通过Arduino控制其他电子元件的响应。