OpenMV

对图像进行处理#xff0c;将处理过后的数据使用串口发送给STM32#xff0c;使用STM32控制小车行驶。

本文主要讲解

OpenMV

间的串口通信以及两种循迹方案#xff0c;分别是划分检测区域和线性回归。

…控制小车视觉循迹使用

OpenMV

对图像进行处理将处理过后的数据使用串口发送给STM32使用STM32控制小车行驶。

本文主要讲解

OpenMV

STM32的TX接OpenMV的RX、STM32的RX接OpenMV的TX。

2、OpenMV

bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,ch,ci,0x5B])

uart.write(FH)

])函数用于把十六进制数据以字节形式存放到字节数组中以便以数据帧的形式发送出去进行通信。

def

sending_data(cx,cy,cw,ch):global

uart;data

#必须要传入一个字节数组sending_data(cx,cy,ch,ci)

static

USART_GetITStatus(USART1,USART_IT_RXNE)!RESET)

//接收中断

{USART_ClearITPendingBit(USART1,USART_IT_RXNE);

//清除中断标志com_data

USART_ReceiveData(USART1);if(RxState0com_data0x2C)

//0x2c帧头{RxState1;RxBuffer1[RxCounter1]com_data;OLED_Refresh();}else

//0x12帧头{RxState2;RxBuffer1[RxCounter1]com_data;}else

if(RxState2){RxBuffer1[RxCounter1]com_data;if(RxCounter110||com_data

0x5B)

//RxBuffer1接受满了,接收数据结束{RxState3;

RxFlag11;CxRxBuffer1[RxCounter1-5];CyRxBuffer1[RxCounter1-4];ChRxBuffer1[RxCounter1-3];CiRxBuffer1[RxCounter1-2];}}else

if(RxState3)

//检测是否接受到结束标志{if(RxBuffer1[RxCounter1-1]

0x5B){USART_ITConfig(USART1,USART_IT_RXNE,DISABLE);//关闭DTSABLE中断RxFlag1

RxCounter1

0;USART_ITConfig(USART1,USART_IT_RXNE,ENABLE);}else

//接收错误{RxState

RxCounter10;for(i0;i10;i){RxBuffer1[i]0x00;

//将存放数据数组清零}}}

RxCounter10;for(i0;i10;i){RxBuffer1[i]0x00;

//将存放数据数组清零}}}

该方法和一般循迹模块的原理相同。

使用五个红框对图像进行分割对应五路循迹模块的五个输出。

为提高识别精度将图像二值化后再进行黑线检测。

若要识别其他颜色的线则需要使用常规的设置阈值法

import

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)

clock

time.clock()GRAYSCALE_THRESHOLD

[(20,100)]

while(True):clock.tick()blob1Noneblob2Noneblob4Noneblob5Nonecxcycwi0img

sensor.snapshot().lens_corr(strength

1.7

img.binary(GRAYSCALE_THRESHOLD)

二值化blob1

binary_img.find_blobs([low_threshold],roiroi1[0])blob2

binary_img.find_blobs([low_threshold],roiroi1[1])blob3

binary_img.find_blobs([low_threshold],roiroi1[2])blob4

binary_img.find_blobs([low_threshold],roiroi1[3])blob5

binary_img.find_blobs([low_threshold],roiroi1[4])if

blob1:cx

bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,ch,ci,0x5B])uart.write(FH)for

rec

将控制线的偏移距离与角度偏差作为PID控制对象分别计算其控制输出最后相加。

THRESHOLD

#定义一个阈值元组用于图像二值化处理。

这个阈值将用于将图像转换为二进制图像用于线检测。

import

#导入了用于图像处理的sensor、image模块以及用于时间相关操作的time模块。

from

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)

sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA)

2000)

创建一个时间对象clock用于计时。

while(True):clock.tick()

sensor.snapshot().binary([THRESHOLD])

#获取图像的快照并将其转换为二值图像根据之前定义的阈值进行二值化处理。

line

img.get_regression([(100,100)],

robust

#在二值图像中检测线段返回一个线段对象line。

#参数[(100,100)]表示检测线段时使用的区域robustTrue表示使用鲁棒回归算法进行线段拟合。

if

(line):

#计算线段的角度偏差即线段的角度减去180度。

else:***ta_err

line.***ta()

直接将线段的角度作为角度偏差。

img.draw_line(line.line(),

color

在图像上绘制检测到的线段。

print(rho_err,line.magnitude(),rho_err)

line.magnitude()8:

#使用PID控制算法计算线段偏移距离的控制输出。

***ta_output

rho_output

#将线段偏移距离和角度偏差的控制输出相加。

if(output0):

#控制输出小于0STM32不好处理负数所以要将计算出的负数取绝对值100#stm32通过判断其值是否大于100来判断其是否为负数。

output

abs(output)

#将控制输出四舍五入转换为字符串。

因为UART的write()只接受字符串作为参数不接受数值类型uart.write(OUTPUT)

pid.py

文件见OpenMV官方源码https://book.openmv.cc/project/follow-lines.html

实验效果