【雕爷学编程】MicroPython手册之 OpenMV Cam 条形码识别_yongopenmv实现md识别

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也可以用于条形码识别任务，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：

高效的条形码解码算法：OpenMV Cam内置了高效的条形码解码算法，能够快速准确地识别常见的一维条形码，如Code128、Code39等。它能够在较短的时间内对图像中的条形码进行解码，并提供相应的数据信息。

实时性和低功耗：OpenMV Cam具备实时性和低功耗的特点。它采用高效的图像处理算法和硬件设计，可以在实时场景下进行快速的条形码识别，并且具有较低的功耗，适合应用于资源有限的嵌入式系统和移动设备。

简单易用的编程接口：OpenMV Cam使用MicroPython编程语言，拥有简单易用的编程接口。它提供了丰富的条形码识别相关函数和方法，开发者可以通过编写简洁的代码实现条形码识别功能，无需深入了解底层算法。

应用场景：

零售和库存管理：OpenMV Cam的条形码识别功能可应用于零售和库存管理领域。商家可以使用OpenMV Cam扫描商品条形码，快速获取商品信息，并实现自动化的库存管理和销售统计。

物流和运输：在物流和运输领域，OpenMV Cam的条形码识别功能可以用于追踪和管理货物。通过扫描货物上的条形码，可以实时记录货物的状态、位置和目的地等信息，提高物流的效率和准确性。

门禁和身份识别：OpenMV Cam的条形码识别功能可以应用于门禁和身份识别系统。通过扫描身份证或其他证件上的条形码，可以快速识别用户身份，实现自动化的门禁控制和身份验证。

需要注意的事项：

图像质量：条形码识别对图像质量要求较高，模糊、扭曲或损坏的图像可能导致识别失败。在使用OpenMV Cam进行条形码识别时，需要确保图像质量良好，可以通过光照控制、对焦调整等方式提高图像清晰度。

条形码类型：OpenMV Cam通常支持常见的一维条形码类型，但不同型号和版本可能支持的条形码类型有所差异。在使用OpenMV Cam进行条形码识别时，需要确认其支持的条形码类型，并选择相应的解码算法。

距离和角度：条形码识别对距离和角度的影响较大，较远距离或倾斜角度可能导致识别失败。在实际应用中，需要根据具体情况调整OpenMV Cam的位置和角度，以便更好地获取图像并进行识别。

总结来说，MicroPython的OpenMV Cam通过内置的条形码解码算法，提供了高效的条形码识别功能。它适用于零售和库存管理、物流和运输、门禁和身份识别等应用场景。在使用时需要注意图像质量、条形码类型以及距离和角度等因素。

案例1：使用OpenMV Cam进行条形码识别

解析：在这个案例中，我们使用OpenMV Cam来识别条形码。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，并使用条形码识别算法（如ZBar库）来识别条形码。最后，我们将识别到的条形码信息显示在图像上。

import sensor, image, time
from pyb import BarcodeScanner

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

# 初始化条形码扫描器
scanner = BarcodeScanner()

# 主循环
while True:
    img = sensor.snapshot()
    barcodes = scanner.scan(img)
    for barcode in barcodes:
        # 在图像上绘制识别到的条形码
        cv2.rectangle(img, (barcode.rect.left(), barcode.rect.top()), (barcode.rect.right(), barcode.rect.bottom()), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(barcode.data), (barcode.rect.left(), barcode.rect.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('barcode detection', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
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要点解读：在这个案例中，我们使用了条形码识别算法来进行条形码识别。条形码识别算法是一种基于图像处理的条形码识别方法，它通过提取图像中的条形码特征来识别目标物体。我们还使用了OpenMV Cam的snapshot()函数来捕获图像帧，并使用cv2.rectangle()和cv2.putText()函数在图像上绘制识别到的条形码信息。此外，我们还使用了OpenMV Cam的scan()函数来进行条形码扫描。

案例2：使用OpenMV Cam进行二维码识别

解析：在这个案例中，我们使用OpenMV Cam来识别二维码。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，并使用二维码识别算法（如ZBar库）来识别二维码。最后，我们将识别到的二维码信息显示在图像上。

import sensor, image, time
from pyb import BarcodeScanner

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

# 初始化条形码扫描器
scanner = BarcodeScanner()

# 主循环
while True:
    img = sensor.snapshot()
    barcodes = scanner.scan(img)
    for barcode in barcodes:
        # 在图像上绘制识别到的二维码
        cv2.rectangle(img, (barcode.rect.left(), barcode.rect.top()), (barcode.rect.right(), barcode.rect.bottom()), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(barcode.data), (barcode.rect.left(), barcode.rect.top() - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('qr code detection', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
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要点解读：在这个案例中，我们使用了二维码识别算法来进行二维码识别。二维码识别算法是一种基于图像处理的二维码识别方法，它通过提取图像中的二维码特征来识别目标物体。我们还使用了OpenMV Cam的snapshot()函数来捕获图像帧，并使用cv2.rectangle()和cv2.putText()函数在图像上绘制识别到的二维码信息。此外，我们还使用了OpenMV Cam的scan()函数来进行二维码扫描。

案例3：使用OpenMV Cam和EAN13条形码识别实现商品扫码

import sensor, image, time  
  
sensor.reset()  
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  
sensor.skip_frames(time = 200)  
  
barcode_type = image.EAN13  # 条形码类型为EAN13  
  
while(True):  
    img = sensor.snapshot()  
    result = img.find_barcodes(barcode_type)  # 在图像中查找EAN13条形码  
    if result:  
        barcode = result[0]  
        print("Found EAN13 barcode: ", barcode.data())  # 打印出找到的条形码数据  
    print(img)
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在这个程序中，我们使用了OpenMV Cam和EAN13条形码识别实现了商品扫码功能。首先，我们初始化了摄像头，并将其设置为灰度模式和QVGA分辨率。然后，我们设置了条形码类型为EAN13。进入循环后，我们不断获取摄像头的图像，使用find_barcodes函数查找EAN13条形码。如果找到了条形码，则打印出找到的条形码数据。最后，我们将图像打印出来。需要注意的是，摄像头需要正对条形码，且条形码的印刷质量和大小会影响识别的准确性。

案例4：使用OpenMV Cam和QR码识别实现快速登录

import sensor, image, time  
  
sensor.reset()  
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  
sensor.skip_frames(time = 200)  
  
barcode_type = image.QRCODE  # 条形码类型为QR码  
login_url = "https://www.example.com/login?user={}&pass={}"  # 登录URL模板  
username = "myusername"  # 用户名  
password = "mypassword"  # 密码  
  
while(True):  
    img = sensor.snapshot()  
    result = img.find_barcodes(barcode_type)  # 在图像中查找QR码  
    if result:  
        barcode = result[0]  
        data = barcode.data().decode('utf-8')  # 解码QR码数据为字符串  
        if data.startswith("user:") and data.endswith("pass:"):  # 判断QR码数据格式是否正确  
            user = data[5:data.index("pass:")]  # 提取用户名  
            psw = data[data.index("pass:")+5:]  # 提取密码  
            if user == username and psw == password:  # 判断用户名和密码是否正确  
                print("Login successful!")  # 登录成功提示  
                break  # 退出循环  
    print(img)
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在这个程序中，我们使用了OpenMV Cam和QR码识别实现了快速登录功能。首先，我们初始化了摄像头，并将其设置为灰度模式和QVGA分辨率。然后，我们设置了条形码类型为QR码，并定义了登录URL模板、用户名和密码。进入循环后，我们不断获取摄像头的图像，使用find_barcodes函数查找QR码。如果找到了QR码，则解码QR码数据为字符串，并判断数据格式是否正确。如果是，则提取用户名和密码，并判断用户名和密码是否正确。如果是，则打印出登录成功提示，并退出循环。最后，我们将图像打印出来。需要注意的是，QR码的生成和扫描需要使用相应的库和工具，且用户名和密码的验证方式需要根据实际情况进行调整。

案例5：使用OpenMV Cam和Code128条形码识别实现仓库管理

import sensor, image, time, machine, uos  
  
sensor.reset()  
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)  
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  
sensor.skip_frames(time = 200)  
  
barcode_type = image.CODE128  # 条形码类型为Code128  
led_pin = machine.Pin(2, machine.Pin.OUT)  # LED指示灯引脚为GPIO 2  
led_on = 1  # LED指示灯亮状态为1  
led_off = 0  # LED指示灯灭状态为0  
beep_pin = machine.Pin(5, machine.Pin.OUT)  # 蜂鸣器引脚为GPIO 5  
beep_freq = 1000  # 蜂鸣器频率为1kHz  
beep_duration = 500  # 蜂鸣器响铃时长为500ms  
file_name = "inventory.txt"  # 库存文件名  
  
# 读取库存文件，并创建一个字典保存库存信息  
try:  
    with open(file_name, 'r') as f:  
        inventory = {line.split(':')[0]: int(line.split(':')[1]) for line in f.readlines()}  
except:  
    inventory = {}  
  
while(True):  
    led_pin.value(led_off)  # 关闭LED指示灯  
    img = sensor.snapshot()  
    result = img.find_barcodes(barcode_type)  # 在图像中查找Code128条形码  
    if result:  
        barcode = result[0]  
        data = barcode.data().decode('utf-8')  # 解码条形码数据为字符串  
        if data in inventory:  # 判断库存中是否存在该物品  
            led_pin.value(led_on)  # 打开LED指示灯  
            beep_pin.value(1)  # 打开蜂鸣器  
            time.sleep_ms(beep_duration)  # 响铃一段时间  
            beep_pin.value(0)  # 关闭蜂鸣器  
            quantity = inventory[data]  # 获取该物品的数量  
            print("Found Code128 barcode: ", data, " Quantity: ", quantity)  # 打印出找到的条形码数据和数量  
        else:  
            print("Unknown Code128 barcode: ", data)  # 打印出未知的条形码数据  
    print(img)
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在这个程序中，我们使用了OpenMV Cam和Code128条形码识别实现了仓库管理功能。首先，我们初始化了摄像头，并将其设置为灰度模式和QVGA分辨率。然后，我们设置了条形码类型为Code128，并定义了LED指示灯、蜂鸣器和库存文件的相关参数。进入循环后，我们不断获取摄像头的图像，使用find_barcodes函数查找Code128条形码。如果找到了条形码，则解码条形码数据为字符串，并判断库存中是否存在该物品。如果是，则打开LED指示灯和蜂鸣器，响铃一段时间，然后关闭蜂鸣器，并获取该物品的数量。最后，我们打印出找到的条形码数据和数量。如果库存中不存在该物品，则打印出未知的条形码数据。需要注意的是，摄像头需要正对条形码，且条形码的印刷质量和大小会影响识别的准确性。另外，程序中的库存信息是保存在文件中的，可以根据实际情况进行调整。

案例6：单个条形码识别：

import sensor
import image
import time
import pyb
from pyb import LED

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

led = LED(1)

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 执行条形码识别
    barcode = img.find_barcode()

    if barcode:
        # 闪烁LED以指示识别成功
        led.on()
        time.sleep(100)
        led.off()

        # 获取识别结果
        barcode_data = barcode[0].payload()

        print("Barcode detected: {}".format(barcode_data))

    print("FPS:", clock.fps())
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要点解读：
该程序使用OpenMV Cam的sensor和image模块进行单个条形码识别。
在示例中，首先对摄像头进行初始化设置，包括像素格式、帧大小等。
在主循环中，使用sensor.snapshot()获取当前图像。
使用img.find_barcode()进行条形码识别，返回识别到的条形码对象。
如果识别到条形码，可以进行进一步处理，例如闪烁LED灯以指示识别成功，并获取条形码数据。

案例7：多个条形码识别：

import sensor
import image
import time
import pyb
from pyb import LED

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

led = LED(1)

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 执行条形码识别
    barcodes = img.find_barcodes()

    if barcodes:
        for barcode in barcodes:
            # 闪烁LED以指示识别成功
            led.on()
            time.sleep(100)
            led.off()

            # 获取识别结果
            barcode_data = barcode.payload()

            print("Barcode detected: {}".format(barcode_data))

    print("FPS:", clock.fps())
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要点解读：
该程序使用OpenMV Cam的sensor和image模块进行多个条形码识别。
在示例中，首先对摄像头进行初始化设置，包括像素格式、帧大小等。
在主循环中，使用sensor.snapshot()获取当前图像。
使用img.find_barcodes()进行条形码识别，返回识别到的多个条形码对象。
如果识别到条形码，可以进行进一步处理，例如闪烁LED灯以指示识别成功，并获取条形码数据。

案例8：条形码识别并控制舵机：

import sensor
import image
import time
import pyb
from pyb import Servo

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)

servo = Servo(1)

while True:
    img = sensor.snapshot()

    # 执行条形码识别
    barcode = img.find_barcode()

    if barcode:
        # 获取识别结果
        barcode_data = barcode[0].payload()

        print("Barcode detected: {}".format(barcode_data))

        # 根据识别结果控制舵机位置
        if barcode_data == "A":
            servo.angle(0)
        elif barcode_data == "B":
            servo.angle(90)
        elif barcode_data == "C":
            servo.angle(180)

    print("FPS:", clock.fps())
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要点解读：
该程序使用OpenMV Cam的sensor和image模块进行条形码识别，并控制舵机。
在示例中，首先对摄像头进行初始化设置，包括像素格式、帧大小等。
在主循环中，使用sensor.snapshot()获取当前图像。
使用img.find_barcode()进行条形码识别，返回识别到的条形码对象。
如果识别到条形码，根据识别结果来控制舵机的位置。例如，如果识别到条形码数据为"A"，则将舵机转至0度角；如果识别到条形码数据为"B"，则将舵机转至90度角；如果识别到条形码数据为"C"，则将舵机转至180度角。

这些示例代码提供了使用MicroPython和OpenMV Cam进行条形码识别的基本框架。你可以根据自己的需求进行进一步的定制和扩展，例如添加其他传感器、与其他设备进行通信等。

请注意，以上案例只是为了拓展思路，可能存在错误或不适用的情况。不同的硬件平台、使用场景和MicroPython版本可能会导致不同的使用方法。在实际编程中，您需要根据您的硬件配置和具体需求进行调整，并进行多次实际测试。需要正确连接硬件并了解所使用的传感器和设备的规范和特性非常重要。对于涉及到硬件操作的代码，请确保在使用之前充分了解和确认所使用的引脚和电平等参数的正确性和安全性。