OpenMV二维码与色块识别教程

"该资源是2019年工业训练大赛的一个示例，使用OpenMV摄像头进行二维码识别和颜色块检测。程序用Python编写，旨在实现先扫描二维码获取目标顺序，然后通过识别颜色块来输出实际抓取顺序，通过UART串口通信。" 在OpenMV摄像头的应用中，此代码主要涉及以下知识点： 1. **OpenMV库**：OpenMV是一个开源机器视觉微控制器，它内置了图像处理库，使得在嵌入式系统上进行复杂的图像处理成为可能。在这个项目中，我们使用了`sensor`, `image`, `time`, `pyb`等库。 2. **二维码识别**：首先，程序会扫描二维码并将其内容存储在`qr_code`变量中。这通常涉及到图像的灰度化、二值化以及模板匹配或二维码解码算法。在这里，变量`qrcode1`用于记录二维码的读取状态。 3. **颜色识别**：代码定义了红色、绿色和蓝色的阈值，如`red_threshold`, `green_threshold`, `blue_threshold`，用于识别不同颜色的色块。传感器设置为RGB565像素格式，并禁用了自动增益和白平衡以获得更准确的颜色数据。 4. **ROI（Region of Interest）**：定义了一个矩形区域`ROI`，用于限制颜色检测的范围，减少不必要的计算。在这个例子中，ROI位于图像的特定位置`(20, 120, 280, 100)`。 5. **LED控制**：通过`pyb.LED()`函数，代码可以控制板载的红色、绿色和蓝色LED，这可能是为了在检测到相应颜色时给出反馈。 6. **UART串口通信**：使用`pyb.UART(3, 9600)`初始化串口通信，设定波特率9600，8位数据位，无校验位，2位停止位，超时时间为500毫秒。这样，识别到的颜色顺序可以发送到其他设备。 7. **循环检测**：`clock`对象用于跟踪时间，确保程序能定期执行颜色检测。`while`循环持续运行，检查ROI内的像素，根据颜色阈值判断当前色块，并更新`RGB_Order`数组。 8. **逻辑判断**：通过一系列的`if`和`flag`变量，代码追踪已识别的颜色顺序，分别对应红色、绿色和蓝色。例如，`flag_find_r`, `flag_find_g`, `flag_find_b`用于标记是否找到了红色、绿色和蓝色。 9. **最终输出**：程序的目标是将找到的颜色块顺序与二维码要求的顺序`qr_code`进行比较，生成实际的抓取顺序`Put_Order`。这个过程通过`sehuan_order`和`RGB_Order`的比较完成。 这个项目展示了如何结合OpenMV的图像处理能力、颜色识别算法以及串口通信，实现一个简单的自动化颜色排序系统，具有实际的工业应用潜力。