【STM32+OPENMV】矩形识别_人工智能

一、准备工作

有关openmv最大色块追踪及与stm32通信内容，详情见【stm32+hal】与openmv通信

二、所用工具

1、芯片：stm32f103c8t6

2、cubemx配置软件

3、keil5

4、openmv

三、实现功能

寻找黑色矩形，并将最大矩形的四个边缘坐标发送给stm32

四、openmv ide

1、寻找最大的矩形，并沿矩形边框绘制线条

# 寻找最大的矩形
# 沿矩形边框绘制线条
import sensor, image, time

# 相机初始化
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.grayscale)      # 设置图像格式为灰度
sensor.set_framesize(sensor.qqqvga)         # 设置图像大小
sensor.skip_frames(time=2000)               # 等待设置生效
clock = time.clock()                        # 用于跟踪帧率

while(true):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)

    # 使用find_rects()方法寻找图像中的矩形
    rects = img.find_rects(threshold = 10000)

    # 初始化变量来存储最大矩形的信息
    max_area = 0
    max_rect = none

    # 遍历所有找到的矩形，找出面积最大的矩形
    for rect in rects:
        # 计算当前矩形的面积
        area = rect.w() * rect.h()
        # 如果当前矩形的面积大于之前记录的最大面积，则更新最大矩形和最大面积
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_rect = rect

    # 如果找到了最大的矩形，则绘制它的边框
    if max_rect:
        corners = max_rect.corners()    # 获取最大矩形的四个角点
        # 绘制最大矩形的四条边
        for i in range(len(corners)):
            start_point = corners[i]
            end_point = corners[(i+1) % 4]
            img.draw_line(start_point[0], start_point[1], end_point[0], end_point[1], color = 255)

        print(corners)                  # 打印最大矩形的四个角点

2、完整通信+识别代码

# 寻找最大的矩形
# 沿矩形边框绘制线条
import sensor, image, time
import ustruct
from pyb import uart


# 串口初始化
uart = uart(3, 115200, timeout_char=200)
uart.init(115200, bits=8, parity=none, stop=1)  # init with given parameters

# 相机初始化
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.grayscale)      # 设置图像格式为灰度
sensor.set_framesize(sensor.qqqvga)         # 设置图像大小
sensor.skip_frames(time=2000)               # 等待设置生效
clock = time.clock()                        # 用于跟踪帧率



def send_data(x):
    global uart;
    uart.write(bytearray([0xb3,0xb3]))
    uart.write(str(x))
    uart.write(bytearray([0x0d,0x0a]))



while(true):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8)

    # 使用find_rects()方法寻找图像中的矩形
    rects = img.find_rects(threshold = 10000)

    # 初始化变量来存储最大矩形的信息
    max_area = 0
    max_rect = none

    # 遍历所有找到的矩形，找出面积最大的矩形
    for rect in rects:
        # 计算当前矩形的面积
        area = rect.w() * rect.h()
        # 如果当前矩形的面积大于之前记录的最大面积，则更新最大矩形和最大面积
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_rect = rect

    # 如果找到了最大的矩形，则绘制它的边框
    if max_rect:
        corners = max_rect.corners()    # 获取最大矩形的四个角点
        # 绘制最大矩形的四条边
        for i in range(len(corners)):
            start_point = corners[i]
            end_point = corners[(i+1) % 4]
            img.draw_line(start_point[0], start_point[1], end_point[0], end_point[1], color = 255)

        send_data(corners)

        print(corners)                  # 打印最大矩形的四个角点