openmv传入坐标值给stm32控制舵机转动

你可以使用 OpenMV 的 UART 模块将坐标值传输到 STM32 上，然后通过 PWM 模块控制舵机转动。 以下是一个简单的示例代码： 在 OpenMV 上： ```python import sensor, image, time, pyb, struct uart = pyb.UART(3, 9600) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 在这里检测坐标并计算角度 # 假设角度为 angle angle = 45.0 # 将角度值转换为字节数组，并发送给 STM32 uart.write(struct.pack('<f', angle)) ``` 在 STM32 上： ```c #include "stm32f10x.h" #define PWM_PERIOD 20000 // PWM 周期为 20ms void delay_ms(uint32_t ms) { SysTick->LOAD = 72000 - 1; // 设置 SysTick 时钟为 72MHz/72000=1KHz SysTick->VAL = 0; // 清空计数器 SysTick->CTRL = SysTick_CTRL_ENABLE_Msk; // 启用 SysTick while(ms--) { while((SysTick->CTRL & SysTick_CTRL_COUNTFLAG_Msk) == 0); // 等待计数器减到零 } } int main(void) { RCC->APB2ENR |= RCC_APB2ENR_AFIOEN | RCC_APB2ENR_IOPAEN | RCC_APB2ENR_TIM1EN; // 启用 GPIOA 和 TIM1 时钟 GPIOA->CRH &= ~(GPIO_CRH_CNF8 | GPIO_CRH_MODE8); // PA8 设置为复用推挽输出 GPIOA->CRH |= GPIO_CRH_CNF8_1 | GPIO_CRH_MODE8; // PA8 设置为 AF_PP 输出 GPIOA->CRH &= ~(GPIO_CRH_CNF9 | GPIO_CRH_MODE9); // PA9 设置为输入 TIM1->PSC = 72 - 1; // 设置 TIM1 时钟为 72MHz/72=1MHz TIM1->ARR = PWM_PERIOD - 1; // 设置 PWM 周期为 20ms TIM1->CCR1 = 1500; // 设置初始占空比为 1.5ms，即舵机中立位置 TIM1->CCMR1 |= TIM_CCMR1_OC1M_2 | TIM_CCMR1_OC1M_1; // 设置 PWM 模式为 PWM1 TIM1->CCER |= TIM_CCER_CC1E; // 启用 TIM1_CH1 输出 TIM1->BDTR |= TIM_BDTR_MOE; // 启用 MOE 位 while(1) { uint8_t buf[4]; if(USART_GetFlagStatus(USART3, USART_FLAG_RXNE) == SET) { USART_ReceiveData(USART3); // 读取接收缓冲区中的数据 USART_ITConfig(USART3, USART_IT_RXNE, DISABLE); // 关闭接收中断 USART_ITConfig(USART3, USART_IT_RXNE, ENABLE); // 重新打开接收中断 } if(USART_GetFlagStatus(USART3, USART_FLAG_TXE) == SET) { TIM1->CCR1 = (uint16_t)(*(float *)buf) * 1000 / 90 + 1500; // 计算占空比并设置给 TIM1_CH1 USART_SendData(USART3, 'A'); // 发送一个字节作为 ACK } delay_ms(10); // 等待 10ms } } ``` 在这个示例中，我们使用了 STM32 的 TIM1_CH1 输出来控制舵机的转动。通过 UART 模块接收 OpenMV 发送过来的角度值，并计算相应的占空比，然后设置给 TIM1_CH1 输出即可。注意要将接收到的字节序列转换为浮点数后再进行计算。

OpenMV是一个基于MicroPython的开源机器视觉项目，它具有图像识别和处理的能力。通过OpenMV，我们能够实现颜色识别并返回坐标值。 首先，我们需要使用OpenMV进行图像采集。通过OpenMV内置的摄像头模块，我们可以捕获实时视频或静态图像。 然后，我们可以使用OpenMV的图像处理库对采集到的图像进行处理。针对颜色识别，我们可以使用色彩追踪算法。该算法可以帮助我们从图像中提取出指定颜色区域。 接下来，我们需要设定识别的目标颜色。可以通过OpenMV的图像处理库调整颜色的阈值范围，使其只识别我们感兴趣的颜色区域。 在进行颜色追踪之后，OpenMV会返回我们所需的坐标值。我们可以通过OpenMV的API函数，如`find_blobs()`函数，来获取目标颜色区域的坐标值。通过分析识别到的颜色区域的位置信息，我们可以得到目标物体的坐标。 最后，我们可以根据需要，利用这些坐标值进行进一步的处理或者控制其他设备。例如，我们可以将坐标值发送给机器人控制器，使其相应地移动。 总的来说，OpenMV可以实现颜色识别并返回坐标值。通过其图像处理库和API函数，我们可以轻松地完成这一任务。这为我们在机器视觉应用中带来了更多的可能性。