【雕爷学编程】MicroPython手册之 OpenMV Cam 车道线检测_用openmv做车道线检测,把车道线用红线标出,帮我生成完整的代码

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python 3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。

MicroPython主要特点包括:
1、语法和功能与标准Python兼容,易学易用。支持Python大多数核心语法。
2、对硬件直接访问和控制,像Arduino一样控制GPIO、I2C、SPI等。
3、强大的模块系统,提供文件系统、网络、图形界面等功能。
4、支持交叉编译生成高效的原生代码,速度比解释器快10-100倍。
5、代码量少,内存占用小,适合运行在MCU和内存小的开发板上。
6、开源许可,免费使用。Shell交互环境为开发测试提供便利。
7、内置I/O驱动支持大量微控制器平台，如ESP8266、ESP32、STM32、micro:bit、掌控板和PyBoard等。有活跃的社区。

MicroPython的应用场景包括:
1、为嵌入式产品快速构建原型和用户交互。
2、制作一些小型的可 programmable 硬件项目。
3、作为教育工具,帮助初学者学习Python和物联网编程。
4、构建智能设备固件,实现高级控制和云连接。
5、各种微控制器应用如物联网、嵌入式智能、机器人等。

使用MicroPython需要注意:
1、内存和Flash空间有限。
2、解释执行效率不如C语言。
3、部分库函数与标准版有差异。
4、针对平台优化语法,订正与标准Python的差异。
5、合理使用内存资源,避免频繁分配大内存块。
6、利用原生代码提升速度关键部位的性能。
7、适当使用抽象来封装底层硬件操作。

总体来说,MicroPython让Python进入了微控制器领域，是一项重要的创新，既降低了编程门槛，又提供了良好的硬件控制能力。非常适合各类物联网和智能硬件的开发。

OpenMV Cam 是一款小型、低功耗的微控制器板，可以让你在现实世界中使用机器视觉轻松实现应用程序。你可以使用高级 Python 脚本（由 MicroPython 操作系统提供）而不是 C/C++ 对 OpenMV Cam 进行编程。OpenMV Cam 的技术参数包括以下几个方面：

1、处理器：OpenMV Cam H7 Plus 使用 STM32H743II ARM Cortex M7 处理器，运行频率为 480 MHz，具有 32MB SDRAM + 1MB SRAM 和 32 MB 外部闪存 + 2 MB 内部闪存。OpenMV Cam M4 V2 使用 STM32F427VG ARM Cortex M4 处理器，运行频率为 180 MHz，具有 256KB RAM 和 1 MB 闪存。
2、图像传感器：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都使用 OV7725 图像传感器，能够在分辨率高于 320x240 时以 75 FPS 拍摄 320x240 8 位灰度图像或 320x240 16 位 RGB565 图像，在分辨率低于 320x240 时能够以 150 FPS 拍摄。
3、I/O 接口：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都具有以下 I/O 接口：
（1）全速 USB (12Mbs) 接口，连接到电脑。当插入 OpenMV Cam 后，你的电脑会出现一个虚拟 COM 端口和一个“U盘”。
（2）μSD 卡槽能够进行 100Mbs 读/写，使你的 OpenMV Cam 能够录制视频，并把机器视觉的素材从 μSD 卡提取出来。
（3）SPI 总线的运行速度高达 54Mbs，使你可以简单地把图像流数据传给 LCD 扩展板、WiFi 扩展板，或者其他控制器。
（4）I2C 总线（高达 1Mb/s）、CAN 总线（高达 1Mb/s）和异步串行总线（TX/RX，高达 7.5Mb/s），用于与其他控制器或传感器连接。
（5）一个 12 位 ADC 和一个 12 位 DAC。
（6）所有 I/O 引脚上都有中断和 PWM（板上有 9 或者10个 I/O 引脚）。
4、LED：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了一个 RGB LED（三色）和两个高亮的 850nm IR LED（红外）。
5、镜头：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了标准 M12 镜头接口和一个默认的 2.8 毫米镜头。如果你想在 OpenMV Cam 上使用更专业的镜头，你可以轻松购买并自行安装。

MicroPython的OpenMV Cam提供了车道线检测功能，下面将以专业的视角，详细解释其主要特点、应用场景以及需要注意的事项。

主要特点：

实时图像处理：OpenMV Cam可以实时获取摄像头捕捉的图像，并对图像进行处理。车道线检测是其中一种常见的图像处理任务，它可以在图像中识别并提取出道路上的车道线。

计算机视觉算法：OpenMV Cam使用计算机视觉算法来进行车道线检测。这些算法可以分析图像中的像素值、边缘等特征，并通过特定的算法和模型来识别车道线的位置和方向。

实时反馈和控制：通过车道线检测功能，OpenMV Cam可以实时提供反馈信息和控制信号。例如，可以根据检测到的车道线位置来进行车辆的自动导航或警示。

应用场景：

自动驾驶和辅助驾驶：车道线检测在自动驾驶和辅助驾驶系统中具有重要作用。OpenMV Cam可以用于车辆的实时环境感知，通过检测道路上的车道线来辅助车辆的导航和控制。

路标识别和道路辅助：车道线检测可以用于识别和辅助解析路标和交通标志。OpenMV Cam可以检测道路上的车道线，并根据车道线的位置和方向来判断车辆是否偏离预定的行驶轨迹。

交通监控和安全：车道线检测还可以应用于交通监控和安全领域。OpenMV Cam可以监测道路上的车道线，检测交通违规行为（如变道违规、超速等），并及时提供警示或报警。

需要注意的事项：

算法调优和参数设置：车道线检测的性能和准确度受到算法的调优和参数设置的影响。在使用OpenMV Cam进行车道线检测时，需要根据实际情况进行算法的调优和参数的设置，以获得最佳的检测效果。

光照和环境变化：车道线检测对光照和环境变化比较敏感。在不同的光照条件下，车道线的颜色、亮度等特征可能发生变化，因此需要在实际应用中对光照和环境变化进行适当的处理和调整。

算法复杂性和计算资源：车道线检测的算法通常比较复杂，需要一定的计算资源。在使用OpenMV Cam进行车道线检测时，需要考虑算法的复杂性和计算资源的限制，以确保系统的实时性和稳定性。

总结来说，MicroPython的OpenMV Cam提供了车道线检测功能，具有实时图像处理、计算机视觉算法和实时反馈控制等特点。应用场景包括自动驾驶和辅助驾驶、路标识别和道路辅助，以及交通监控和安全等领域。在使用时需要注意算法调优和参数设置、光照和环境变化，以及算法复杂性和计算资源等因素。

案例1：使用OpenMV Cam进行车道线检测

解析：在这个案例中，我们使用OpenMV Cam来检测车道线。首先，我们需要导入pyb模块，然后初始化摄像头对象。接着，我们循环捕获图像帧，并使用边缘检测算法（如Canny算法）来检测车道线。最后，我们将检测到的车道线绘制在图像上。

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 定义边缘检测函数
def canny(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    return canny

# 主循环
while True:
    img = sensor.snapshot()
    canny_img = canny(img)
    # 在图像上绘制检测到的车道线
    cv2.line(canny_img, (0, img.height // 2), (img.width, img.height // 2), (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow('lane detection'
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