OpenMv与STM32通信（数字识别）（最大色块）（OLED显示）_openmv与stm32连接
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
前言
笔者为参加 2024 年电赛控制类题目，意识到 OpenMV 图像识别极为关键，尤其是对于送药小车数字识别功能的实现。于是对 OpenMV 展开学习并上网找资料，特别关注 OpenMV 与 stm32 如何进行数据传输，看到资料后产生传输多种不同数据的想法，如单个字符和各种特定信息而非固定的几个值，经过努力尝试最终实现，期望把这段学习理解过程记录下来以助他人。
最大色块的识别，可以去参考这个链接，具体实现了传输色块坐标并且将坐标信息打印在上位机。https://blog.csdn.net/m0_51661679/article/details/118936152
以及超详细OpenMV与STM32单片机通信 (有完整版源码)-CSDN博客
笔者想进一步实现送药小车的数字识别，经过更改程序，写出了传输不同数字信息的代码。并且对于stm32与openmv通信有了更深的理解。让识别到的信息实时显示到oled上，同时实现脱机运行，效果得到验证。
1.OpenMV如何与STM32进行通信？
OpenMV和STM32之间可以通过多种方式进行通信，其中一种常见的方法是使用串口通信。
将openmv的RX与stm32的TX相连，TX与RX相连。即可实现串口通讯，同时配置要设定一致。
例如：
openmv端
- uart = UART(3, 115200)
- uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)
stm32端主要通过CubeMx配置串口，切记打开中断。如何打开的可以参考我放的链接的博客。
通过openmv打包数据包的格式发送到stm32，stm32收到后进行解析。
定义全局变量
- /* USER CODE BEGIN PV */
- uint8_t usart1_Rxbuff;
- /* USER CODE END PV */
主函数里面加上串口接受中断开启。
HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&usart1_RXbuff,1);
然后进行回调函数的接收
- /* USER CODE BEGIN 4 */
- void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart)
- {
- uint16_t temp;
- if(huart->Instance==UART1)
- {
- temp=uart1_rxbuff;
- Openmv_Receive_Data(temp);
- }
- HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&uart1_Rxbuff,1);
- }
-
-
- /* USER CODE END 4 */
在这段代码中，假设USART1_RXbuff是一个全局变量，用来存储接收到的数据。当接收到数据时，将其存储在temp变量中，然后调用Openmv_Receive_Data()函数进行处理。最后，通过调用HAL_UART_Receive_IT()再次启动串口接收中断，以便接收下一组数据。
2.具体实现
2.1 OpenMv端代码
2.1.1 （最大色块）
- from pyb import UART, LED
- import json, ustruct, sensor, time
- import lcd
- red_threshold = (1, 2, -73, 41, -72, 54)
- sensor.reset()
- sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
- sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2)
- sensor.skip_frames(10)
- sensor.set_auto_whitebal(False)
- sensor.set_hmirror(True)
- sensor.set_vflip(True)
- clock = time.clock()
- uart = UART(3, 115200)
- uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)
- lcd.init()
- def find_max(blobs):
- max_size = 0
- for blob in blobs:
- if blob[2] * blob[3] > max_size:
- max_blob = blob
- max_size = blob[2] * blob[3]
- return max_blob
- def sending_data(cx, cy, cw, ch):
- global uart;
- data = ustruct.pack("<bbhhhhb",
- 0x2C,
- 0x12,
- int(cx),
- int(cy),
- int(cw),
- int(ch),
- 0x5B)
- uart.write(data);
- while(True):
- clock.tick()
- img = sensor.snapshot()
- blobs = img.find_blobs([red_threshold])
- if blobs:
- max_blob = find_max(blobs)
- img.draw_rectangle(max_blob.rect())
- img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy())
- cx = max_blob[5]
- cy = max_blob[6]
- cw = max_blob[2]
- ch = max_blob[3]
- OUT_DATA = bytearray([0x2C, 0x12, cx, cy, cw, ch, 0x5B])
- uart.write(OUT_DATA)
- print(OUT_DATA)
- lcd.display(img)
2.1.2数字识别
- import time, sensor, image
- from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
- from machine import UART
- import lcd
-
- sensor.reset()
- sensor.set_contrast(1)
- sensor.set_gainceiling(16)
- sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2)
- sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
- sensor.set_hmirror(True)
- sensor.set_vflip(True)
- uart = UART(3, 115200)
- uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)
- templates = ["/1.1.pgm", "/1.pgm", "/2.pgm"]
- lcd.init() # 初始化 lcd 屏幕。
-
- clock = time.clock()
- while (True):
- clock.tick()
- img = sensor.snapshot()
- for t in templates:
- template = image.Image(t)
- r = img.find_template(template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX)
- if r:
- x, y, w, h = r
- if t == "/1.1.pgm" or t == "/1.pgm":
- cx=1
- cy=0
- cw=0
- ch=0
- img.draw_string(x, y, "1", color=(255, 255, 255))
- elif t == "/2.pgm":
- cx=2
- cy=0
- cw=0
- ch=0
- img.draw_string(x, y, "2", color=(255, 255, 255))
- img.draw_rectangle(r)
- OUT_DATA =bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B])
- uart.write(OUT_DATA)
- print(cx,cy,cw,ch)
- lcd.display(img) # 拍照并在 lcd 上显示图像。
在这里我的代码数据包与上面的雷同，其实主要是为了方便大家理解，我们主要识别图片1.1.pgm和1.pgm都是数字1，所以我们发送1 0 0 0，让32只接收第一个数据就好了或者说是只打印出来，2的原理一样。其他的数字我们可以同理扩展。
2.2.stm32端代码
2.2.1 openmv.c（openmv接收信息处理函数）
主要步骤为OpenMv发送数据包，stm32接受数据包并且处理打印到电脑上或者显示在oled上。（笔者用的是显示在OLED上）
openmv处理
- #include "openmv.h"
- #include <stdio.h>
- #include "usart.h"
- #include "oled.h"
-
- static uint8_t Cx=0;
- //static uint8_t Cy=0,Cw=0,Ch=0;
- uint8_t display_buf[20];
-
- void Openmv_Receive_Data(int16_t Com_Data)
- {
-
- uint8_t i;
-
- static uint8_t RxCounter1=0;//
-
- static uint16_t RxBuffer1[10]={0};
-
- static uint8_t RxState = 0;
- static uint8_t RxFlag1 = 0;
-
- if(RxState==0&&Com_Data==0x2C) //0x2c
- {
-
- RxState=1;
- RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data;
- HAL_GPIO_WritePin(LED_GPIO_Port, LED_Pin, GPIO_PIN_RESET);
-
- }
-
- else if(RxState==1&&Com_Data==0x12) //0x12
- {
- RxState=2;
- RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data;
- }
- else if(RxState==2)
- {
-
- RxBuffer1[RxCounter1++]=Com_Data;
- if(RxCounter1>=10||Com_Data == 0x5B)
- {
- RxState=3;
- Cx=RxBuffer1[RxCounter1-5];
- // Cy=RxBuffer1[RxCounter1-4];
- // Cw=RxBuffer1[RxCounter1-3];
- // Ch=RxBuffer1[RxCounter1-2];
- }
- }
-
- else if(RxState==3)//
- {
- if(RxBuffer1[RxCounter1-1] == 0x5B)
- {
-
- if(RxFlag1==0)
- {
- OLED_Clear();
- }
- RxFlag1++;
- RxCounter1 = 0;
- RxState = 0;
- OLED_ShowString(0,0,"Success",16);
- OLED_ShowNum(0,2,Cx,1,16);
-
-
- }
- else
- {
- RxState = 0;
- RxCounter1=0;
- for(i=0;i<10;i++)
- {
- RxBuffer1[i]=0x00; //
- }
- }
- }
-
- else
- {
- RxState = 0;
- RxCounter1=0;
- for(i=0;i<10;i++)
- {
- RxBuffer1[i]=0x00; //
- }
- }
- }
主要初始化代码
切记要先开中断，将数据读入缓冲区。
- /* USER CODE BEGIN 2 */
- OLED_Init();
- OLED_Clear();
- OLED_ShowString(0,0,"Waiting...",16);
- HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&USART1_RXbuff,1);
- HAL_GPIO_WritePin(LED_GPIO_Port,LED_Pin,GPIO_PIN_SET);
- /* USER CODE END 2 */
led灯其实还是为了方便调试。
总结
其实看了上面的以及那些详细的博客之后大家基本都会对stm32与openmv的通信有所了解了，对于刚开始接触openmv与stm32通信的我们来说这感到很神奇，我们会好奇两个MCU之间是如何传输信息的呢？经过更多的了解之后相信大家会对串口通信有更深的了解以及理解。笔者在网上看到各种openmv向stm32发送最大色块坐标信息的博客，因此想扩展一下2023年送药小车的识别，为此进行扩展了数字识别传输信息。但是这还是很基础，后面的内容以及更优秀的数据传输方式仍然等待笔者去学习。希望可以对正在学习以及备赛电赛的人有所帮助。
同时笔者的openmv端代码加上了lcd显示功能，可以实现脱机运行的同时更好的实时得到摄像头的反馈信息。并且我们可以低成本制作lcd扩展屏。具体可以参考这篇博客。https://blog.csdn.net/nnxiaowoniu/article/details/133972872
这是笔者进行改造的，回头设计个pcb就不用飞这么多线了哈哈哈哈哈哈。
祝愿大家可以在电赛取得好成绩，我们的学习将会继续！
相关代码已经开源到gitee。
