该系列文章主要介绍，如何使用STM32+OpenMV来实现一个基于视觉处理的自主巡线小车。主要包括，减速电机的驱动，速度采集，PID速度闭环控制，PID参数整定，OpenMV黑线视觉处理，串口数据解析，最后小车巡线闭环控制。功能还是比较单一，最终实现了小车的视觉巡线功能，其他功能需要自行二次开发，如识别线路分支，指示灯提示，按键切换状态，OLED显示参数，陀螺仪检测姿态等等。

效果展示：视觉巡线小车（STM32+OpenMV）——总结

一、开发环境

１、Keil

主要对STM32进行逻辑代码的编写，以及调试。

２、STM32CubeMX

通过图形化的方式对STM32的外设进行配置，简单方便，节省时间。

３、OpenMV IDE

对OpenMV进行开发，主要使用Python语言。推荐参考内容：

OpenMV下载 | 星瞳科技

OpenMV入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_open mv

4、野火PID串口调试助手

通过使用该助手，可以观察实际值与目标值的曲线进行PID参数的调整，直观便捷。推荐参考内容：

1、野火多功能调试助手上位机 — 野火产品资料下载中心

2、野火电机驱动板 — 野火产品资料下载中心

二、硬件准备

1.单片机

采用STM32F103C8T6即可。这里主要用到该芯片的定时器、中断、串口等功能，定时器主要用于生成PWM、编码器解码、产生定时中断；串口主要用来接收OpenMV的数据和发送数据到上位机。

2.OpenMV

OpenMV是由美国克里斯团队基于MicroPython发起的开源机器视觉项目，目的是创建低成本，可扩展，使用python驱动的机器视觉模块。OpenMV搭载了MicroPython解释器，使其可以在嵌入式端进行python开发。OpenMV基于32位，ARM Cortex-M7内核的OpenMV-H7,并结合各种摄像头，可以进行多种机器视觉应用的实现，比如人脸检测，物体分类等。OpenMV搭载MicroPython解释器，这允许你在嵌入式上使用Python来编程 (Python 3 to be precise). Python使机器视觉算法的编程变得简单得多。比如，直接调用find_blobs()方法，就可以获得一个列表，包含所有色块的信息。使用python遍历每一个色块，就可以获取他们所有信息，而这些，只需要两行代码！

主要作用：进行图像处理，对黑线图像进行二值化处理，再对其及进行线性回归处理等。

推荐参考内容：

OpenMV | 星瞳科技

OpenMV Cam | 星瞳科技

10分钟快速上手 · OpenMV中文入门教程