视觉与控制的力量：OpenMV与STM32的协同应用_如何将视觉代码在stm32上运行

在当今的智能设备与自动化系统中，图像处理和微控制器之间的通信起着至关重要的作用。OpenMV是一款基于Python的微型机器视觉模块，而STM32是一款广泛使用的32位ARM Cortex-M微控制器。将OpenMV与STM32结合使用，可以实现强大的图像处理与控制功能。本文将详细讲解OpenMV与STM32之间的通信机制，并提供实用的源码示例。

1. OpenMV与STM32通信基础

1.1 通信协议的选择

OpenMV与STM32之间的通信可以通过多种协议实现，如UART（通用异步收发传输器）、I2C（集成电路总线）、SPI（串行外设接口）等。UART因其简单性和广泛支持而成为常用选择。

1.2 硬件连接

• UART连接：将OpenMV的TX（发送）引脚连接到STM32的RX（接收）引脚，将OpenMV的RX引脚连接到STM32的TX引脚。
• 地线连接：确保两个设备的地线（GND）相连。

1.3 软件配置

• OpenMV端：使用OpenMV的pyb.UART类来配置UART接口。
• STM32端：使用STM32的HAL库或LL库来配置UART接口。

2. 数据传输实战

2.1 OpenMV发送数据

在OpenMV端，我们可以编写Python脚本来处理图像数据，并将结果通过UART发送给STM32。例如，检测一个物体的位置：

# OpenMV端代码示例
import pyb
import sensor
# 初始化UART
uart = pyb.UART(3, 9600, timeout_char=1000)
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 检测物体
while True:
    img = sensor.snapshot()
    blob = img.find_blobs([lambda r, g, b: r > 100 and g < 50 and b < 50])
    if blob:
        # 发送物体位置
        uart.write(str(blob[0].cx()) + "," + str(blob[0].cy()))
    pyb.delay(100)
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2.2 STM32接收数据

在STM32端，我们需要编写C代码来接收和处理来自OpenMV的数据：

// STM32端代码示例
#include "stm32f1xx_hal.h"
UART_HandleTypeDef huart2;
void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
static void MX_USART2_UART_Init(void);
int main(void)
{
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    MX_GPIO_Init();
    MX_USART2_UART_Init();
    uint8_t buffer[20];
    while (1)
    {
        HAL_UART_Receive(&huart2, buffer, 20, 1000);
        // 处理接收到的数据
    }
}
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3. 注意事项

• 波特率匹配：确保OpenMV和STM32的UART配置使用相同的波特率。
• 数据校验：在数据传输过程中，可以添加校验位或使用校验算法来确保数据的准确性。
• 缓冲区管理：合理配置缓冲区大小，避免数据溢出。

结论

通过结合OpenMV的强大图像处理能力和STM32的灵活控制能力，可以开发出各种智能应用。本文详细介绍了OpenMV与STM32之间的UART通信方法，并提供了实用的代码示例，为读者在相关领域的开发提供了参考。