openmv向串口屏幕发送消息

### OpenMV图像通过串口传输至屏幕显示 要实现OpenMV捕获的图像通过串口传输并最终在屏幕上显示的功能，可以分为以下几个方面来讨论： #### 1. **OpenMV端代码** OpenMV支持多种方式将图像数据通过UART接口发送给外部设备。通常情况下，可以通过压缩的方式减少带宽需求。以下是基于JPEG格式的图像传输示例代码。 ```python import sensor, image, time, pyb sensor.reset() # 复位传感器 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565 (或者GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 设置帧大小为QQVGA (160x120) sensor.skip_frames(time=2000) # 跳过初始几帧以稳定画面 uart = pyb.UART(3, baudrate=921600, bits=8, parity=None, stop=1) # 初始化UART while(True): img = sensor.snapshot() # 获取一帧图片 compressed_img = img.compress(quality=70) # 压缩成JPEG格式，质量设为70% uart.write(compressed_img) # 将压缩后的图像数据写入UART缓冲区 ``` 此代码片段展示了如何配置OpenMV摄像头模块，并将其捕捉到的画面转换为JPEG格式后通过UART发送出去[^1]。 --- #### 2. **STM32端代码** STM32负责接收来自OpenMV的数据流并通过LCD显示屏展示出来。这里假设已经完成了基本硬件连接（即OpenMV与STM32之间的UART连线以及STM32驱动LCD屏的部分），下面提供了一个简单的框架用于解析接收到的数据包并将解压后的图像绘制到LCD上。 ```c #include "stm32f4xx_hal.h" #include "lcd_driver.h" #define UART_RX_BUFFER_SIZE 1024 * 10 // 定义接收缓存大小 uint8_t rx_buffer[UART_RX_BUFFER_SIZE]; // 接收缓冲数组 int buffer_index = 0; // 缓冲索引变量 void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart){ if(huart->Instance == USART3){ // 判断是否是从指定USART中断返回 uint8_t byte_received; /* 如果有新字节到达，则存储它 */ byte_received = huart->Instance->DR; // 存储当前读取的字符进入全局缓冲器中 rx_buffer[buffer_index++] = byte_received; // 当达到预期长度时触发处理逻辑 if(buffer_index >= sizeof(rx_buffer)){ process_image_data(); // 解析并渲染图像函数调用 buffer_index = 0; // 清空计数器以便下次循环使用 } // 继续监听下一个字符的到来 HAL_UART_Receive_IT(&huart3,(uint8_t*)&byte_received,1); } } // 这里定义了解码和绘图的具体方法 void process_image_data(){ int i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z; unsigned char pixel_value; lcd_clear_screen(); for(i=0;i<rx_buffer_size;i++){ decode_jpeg_pixel(&pixel_value,&rx_buffer[i]); // JPEG解码子程序模拟 draw_pixel_on_lcd(x_position,y_position,pixel_value); // LCD画点操作 } } ``` 上述C语言代码实现了STM32侧的基础功能——初始化串口中断服务例程(ISR)，每当完成一次异步接收之后会自动回调`HAL_UART_RxCpltCallback()`函数，在其中逐步累积传来的二进制数据直至满足整个图像文件的要求为止；随后调用自定义的`process_image_data()`来进行进一步的操作比如解码还原原始色彩空间再逐点描绘于液晶面板之上。 注意实际应用当中可能还需要考虑更多细节问题诸如错误校验机制、动态内存分配策略等等因素影响整体性能表现。 --- ###

### 如何将 OpenMV 连接到显示屏 #### 硬件连接方法 对于硬件连接部分，具体取决于所使用的显示屏型号。当使用特定的TFT液晶屏时，其接线关系如下： - **GND**：接地线应连接至OpenMV模块的地线接口。 - **VCC**：电源正极需接入3.3伏特电压源，在此情况下为OpenMV提供电力支持。 - **SCL**：串行时钟信号线应当链接到P2引脚。 - **SDA**：串行数据线要与P0相接用于传输信息给屏幕。 - **RES**：复位信号由P7负责发送以初始化设备状态。 - **DC**：区分指令还是数据的选择信号通过P8传递。 - **CS**：片选信号经由P3来激活或禁用通信通道。 - **BLK**：背光源控制可以连接到P6；也可以直接连通VCC实现开机即点亮功能[^2]。 以上配置适用于SPI协议下的RGB-TFT类型的显示面板，并且这些设置能够确保两者间稳定的数据交换过程[^5]。 #### 软件编程指导 为了使OpenMV能正常工作并向外部显示器输出内容，则需要编写相应的固件代码来进行驱动操作。下面给出了一段简单的Python示例程序片段，它可以在OpenMV平台上运行并尝试向已正确连线的目标屏幕推送测试画面： ```python import sensor, image, time, lcd sensor.reset() # Reset and initialize the sensor. lcd.init(type=2) # Initialize the LCD with type 2 configuration which is suitable for most SPI RGB TFT screens. while(True): img = sensor.snapshot() # Capture snapshot from camera module. lcd.display(img) # Display captured frame on external screen. ``` 这段代码首先重置传感器并启动摄像头模组，接着按照指定的方式开启了LCD控制器以便于后续的画面渲染任务。最后进入无限循环体内不断抓取当前场景快照并通过`display()`函数将其呈现在外设之上[^1]。