视觉巡线小车——STM32+OpenMV（三）_openmv巡线 线性回归

目录

前言

一、OpenMV代码

二、STM32端接收数据

1.配置串口

2.接收数据并解析

总结

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前言

         通过视觉巡线小车——STM32+OpenMV（二），已基本实现了减速电机的速度闭环控制。要使小车能够自主巡线，除了能够精准的控制速度之外，还需要得到小车偏离黑线的差值——即位置偏差。本文将通过OpenMV得到该偏差。

        建议参考内容：

        OpenMV巡线小车 | 星瞳科技

        项目实例 · OpenMV中文入门教程

 系列文章请查看：视觉巡线小车——STM32+OpenMV系列文章 

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一、OpenMV代码

        1、初始化外设，如串口等；

        2、运行主要代码，拍照，图像二值化处理，线性回归处理，得到黑线与OpenMV中心线之间的像素点偏差以及偏离角度。

        线性回归算法的原理是寻找一条最佳的直线来拟合数据点集。在视 觉巡线中，这些数据点就是二值化图像中代表线条的像素点。算法会计算这些像素点 的平均值、方差等统计量，并通过最小二乘法等来找到一条最佳的直线。

        3、将得到数据打包，并发送给STM32。

THRESHOLD = (0, 23, -128, 127, -128, 127) # Grayscale threshold for dark things...
import sensor, image, time
from pyb import LED
from machine import UART
import struct
 
sensor.reset()
sensor.set_vflip(False)   # 设置OpenMV图像“水平方向进行翻转”
sensor.set_hmirror(False) # 设置OpenMV图像“竖直方向进行翻转”
 
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) # 80x60 (4,800 pixels) - O(N^2) max = 2,3040,000.
 # 线性回归算法的运算量大，越小的分辨率识别的效果越好，运算速度越快
 
#sensor.set_windowing([0,20,80,40])
sensor.skip_frames(time = 2000)     # WARNING: If you use QQVGA it may take seconds
clock = time.clock()                # to process a frame sometimes.
 
myuart = UART(1, 115200)
# UART(1)是P0-RX P1-TX
myuart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1)  #8位数据位，无校验位，1位停止位
 
def send_data_packet(x, y):
    temp = struct.pack(">bbii",                #格式为小端模式俩个字符俩个整型
                   0xAA,                       #帧头1
                   0xBB,                       #帧头2
                   int(x), # up sample by 4    #数据1
                   int(y)) # up sample by 4    #数据2
    myuart.write(temp)
                              #串口发送
while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD])
    ''' 截取一张图片，进行 “阈值分割”
    阈值分割函数image.binary()对图像进行二值化（binary:二元的;由两部分组成的）
    得到的效果是：将阈值颜色变成白色，非阈值颜色变成黑色'''
    line = img.get_regression([(100,100)], robust = True)#调用线性回归函数
     # 对所有的阈值像素进行线性回归
     # 线性回归的效果就是将我们视野中“二值化”分割后的图像回归成一条直线
    if (line):
        rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2
        # 计算我们的直线相对于中央位置偏移的距离（偏移的像素）
        # abs()函数：返回数字的绝对值  line.rho()：返回霍夫变换后的直线p值。
        if line.theta()>90:
            theta_err = line.theta()-180
        else:
            theta_err = line.theta()
        # 进行坐标的变换：y轴方向为0°，x轴正方向为90°，x轴负方向为-90°
 
        img.draw_line(line.line(), color = 127)
 
        print(rho_err,line.magnitude(),theta_err)
        #line.magnitude()返回一个表示“线性回归效果”的值，这个值越大，线性回归效果越好；
        # 如果越接近于0，说明我们的线性回归效果越接近于一个圆，效果越差
        if line.magnitude()>8:
            send_data_packet(rho_err,theta_err)
            LED(1).off()
        else:
            LED(1).on()
        LED(2).off()
    else:
        LED(2).on()
        pass
    #print(clock.fps())

处理前后结果对比：

二、STM32端接收数据

1.配置串口

         由于OpenMV与STM32之间采用串口通讯，所以同样需要在CubeMX进行配置：

 同理也需要开启中断，这里不再赘述，参考上一篇文章。

2.接收数据并解析

        需要加入以下代码，进行初始化：

//全局变量
unsigned char OpenMV_Buf;
int theta_org,rho_org;
 
 
//初始化处加入
HAL_UART_Receive_IT(&huart2,&OpenMV_Buf,1);

        在串口2中断回调函数中处理如下：

void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart)
{
    if(huart->Instance == USART2 )
    {
//       printf("OK\n");
       Rec_proce(OpenMV_Buf);                 
       HAL_UART_Receive_IT(&huart2,&OpenMV_Buf,1); 
    }
}
void Rec_proce(u8 data)
{
    static u8 RxBuffer[10];
    static u8  data_cnt = 0;
    static u8 state = 0;
    if(state==0&&data==0xAA)
    {
        state=1;
    }
    else if(state==1&&data==0xBB)
    {
        state=2;
        data_cnt = 0;
    }
    else if(state==2)
    {
        RxBuffer[data_cnt++]=data;
        if(data_cnt>=8)
        {
            state = 0; 
            rho_org   = (int)((RxBuffer[0]<<24) | (RxBuffer[1]<<16) | (RxBuffer[2]<<8) | (RxBuffer[3]));  
            theta_org = (int)((RxBuffer[4]<<24) | (RxBuffer[5]<<16) | (RxBuffer[6]<<8) | (RxBuffer[7]));            
            printf("%d,%d\n",rho_org,theta_org);
//            for(int i=0;i<8;i++) printf("%d",RxBuffer[i]);
//            printf("\n\n\n\n");
        }
    }
    else
        state = 0;
}

         如果要使用printf进行打印输出，则需要加入以下代码，这里以串口3为例，如下：

#include <stdio.h>
int fputc(int ch,FILE *f)
{
    while((USART3->SR & 0x40) == 0);
    USART3->DR = (uint8_t)ch;
    return ch;
}

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总结

通过本文，使用OpenMV得到中心线偏离黑线的像素点偏差和角度偏差，再将数据打包通过串口发送给STM32，最后在STM32上将数据解析出来，以便后续控制运用。