OpenMV寻黑点实现实时串口输出

本篇文档是关于如何利用OpenMV3开发板进行黑点检测，并通过串口将检测结果输出到星瞳串口助手设备上的一个编程示例。OpenMV3是一款基于微控制器的单板计算机，专为物联网(IoT)和机器人应用设计，它结合了摄像头传感器和嵌入式处理能力。 首先，作者引入了所需的库，如`import sensor, time, pyb, math`，以及硬件接口如`Pin, Timer, LED, UART`。这些库提供了对传感器、时间管理、I/O控制和串口通信的基本支持。 代码的核心部分在`while`循环中，首先获取当前帧的RGB565格式图像，并设置阈值用于检测黑色区域。`img.find_blobs(black_threshold)`函数会查找所有超过阈值的黑点（即像素密度超过指定值的区域），并将它们存储在`blobs`列表中。 接下来，通过遍历`blobs`，找到像素最多的（`largest_blob`）黑点，然后计算出该黑点相对于图像中心点的偏移量`err_x`和`err_y`，表示黑点在X轴和Y轴方向上的偏差。为了直观地展示检测结果，代码会在图像上绘制十字标记（代表中心点）和矩形框（包围黑点区域）。 当没有检测到黑点时，`err_x`和`err_y`重置为0。检测到黑点后，将这四个值（两个偏移量和两个标志位）打包成一个字节串`uart_buf`，其中高位字节表示`err_x`的高8位，低位字节表示`err_x`本身，同理处理`err_y`。 最后，将这些数据通过`uart`对象以115200bps的速率发送出去。`print(err_x,err_y)`用于实时监控串口输出，便于调试。 这段代码演示了如何利用OpenMV3的图像处理功能进行简单的物体检测，并通过串口将结果发送到外部设备，以便实时监控或远程控制。这对于物联网项目中的定位、跟踪或者反馈系统具有实用价值。