基于OpenMV与STM32的数据通信项目（代码开源）

前言：本文为手把手教学 openmv 与 stm32 的数据通信项目教程，本教程使用 stm32f103c8t6 与 openmv 进行操作。 openmv 是非常强大的计算机视觉实现工具，自身提供了非常多的视觉项目案例，编程与使用门槛极低。为了进一步增强作品的功能与创意性，往往需要将 openmv 的视觉与 stm32 的控制融合，本篇博客将为读者朋友教学使用 uart 串口构建两者的快速数据通信。希望本篇博客能给读者朋友的工程项目或科研生活给予些许帮助，敬礼respect！！！（篇末代码开源！）

实验硬件：openmv；stm32f103c8t6；0.96寸oled；杜邦线若干

项目实物图：

项目效果图：

引脚连接：

一、openmv概述

1.1 openmv

openmv 是一个开源、功能强大的机器视觉模块。通常以 stm32f767/stm32h743/stm32f427 为 cpu 核心，集成 ov7725 等欧姆龙系列摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用c语言高效地实现了核心机器视觉算法，并提供 micropython 编程接口，拥有专属的编程平台 openmv ide 程序。创客或电赛选手往往忠爱使用 openmv 为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。作者补充：实话实说目前 openmv 在计算机视觉上的帮助确实很大，可是考虑到如今的 openmv 的售价是非常不合适的！

openmv 的整体设计小巧，使用门槛低，使得它拥有很强的 "视觉diy” 属性。 openmv 还拥有丰富的外设资源，例如：uart、i2c、spi、pwm、adc、dac以及gpio等接口，方便扩展外围功能。usb接口用于连接电脑上的集成开发环境 openmv ide，协助完成编程、调试和更新固件等工作。tf卡槽支持大容量的tf卡，可以用于存放程序和保存照片等。

1.2 openmv项目

中国 openmv 官方代理是星瞳科技，星瞳科技在其官网提供了超多详细且丰富的 openmv 使用案例，例如：特征点检测、测距、扫描识别、寻找色块、模板匹配、颜色形状识别与人脸识别等。

上述图片中的案例都是可以借助 openmv 进行实现的，当然考虑到 stm32f7/stm32h7 等系列 cpu 算力的上限，可能输出图像像素以及 fps 并不是特别优秀的。有能力和专研精神的读者朋友可以尝试高级的计算机视觉开发工具，例如：jeston nano、k210、k510、rk3568、rk3588与树莓派4/5b系列等（部分产品的性能与算力非常有竞争力）！

二、博客项目概述

2.1 openmv的mnist数字识别

openmv 提供了超级多的计算机视觉的案例，作者选择常用的 mnist 数字识别项目作为 openmv 终端处理的事件(电赛送药小车题目与之类似)，该案例可以直接通过星瞳科技官网进行获取(老旧版本的 openmv 可能需要升级固件才能使用该案例)：

案例地址：mnist数字识别 · openmv中文入门教程

作者手上的 openmv 为 openmv3 r1，cpu 的处理性能非常一般。官方在 openmv4 h7 plus上面运行大概每秒 45 帧，在 openmv4 h7上面运行大概每秒 25 帧左右。mnist 数字识别案例使用了 cnn 卷积神经网络进行识别，例程利用 mnis t数字数据集，自行训练神经网络得到手写数字识别神经网络模型，性能和准确率很高(可以直接使用案例的权重文件即可)。

★运行目录前，将官网提供的 mnist 数字识别的 trained.tflite 文件下载到电脑，并复制到 openmv 的存储中。

mnist数字识别代码：

# this code run in openmv4 h7 or openmv4 h7 plus

import sensor, image, time, os, tf

sensor.reset()                         # reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.grayscale)    # set pixel format to rgb565 (or grayscale)
sensor.set_framesize(sensor.qvga)      # set frame size to qvga (320x240)
sensor.set_windowing((240, 240))       # set 240x240 window.
sensor.skip_frames(time=2000)          # let the camera adjust.

clock = time.clock()
while(true):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
    for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
        output = obj.output()
        number = output.index(max(output))
        print(number)
    print(clock.fps(), "fps")

案例测试：

2.2 项目整体说明

本项目利用 openmv 的数字识别案例进行数字识别，将识别到的数字信息通过 openmv的 uart 串口发送至 stm32f103c8t6。而 stm32f103c8t6 通过 i2c 协议将 openmv 传输过来的数字信息显示在 0.96 寸的 oled 屏幕上。该项目的整体实现还是非常简单，特别是计算机视觉的数字识别部分，openmv 直接封装为案例，极大地方便研发人员的后续使用。当然，本篇博客最核心部分是 openmv 与 stm32 的通信部分的处理，包含数据包的处理编程！

三、传输数据包协议

3.1 数据包通信概述

传输完全体数据包可以包含：帧头、地址信息、数据类型、数据长度、数据块、校验码、帧尾。正常情况下，考虑到传输速率问题不会使用完全体数据包。大多数情况下，工程师仅使用简版数据包：帧头、数据字节长度与帧尾！

传输数据过程中的数据包解析通常有 2 种方式：(1)、中断内部解析；(2)、中断外部解析；

第一种方法：中断服务函数内部直接解析使用，该方法适用于数据帧简单，数据复杂程度低的情况。可以满足中断函数的快进快出，该方法可以使整个项目代码框架简洁，方便后期纠错改正！！！

第二种方法：中断服务函数外部解析使用，该方法适用于数据帧繁杂，数据复杂程度高的情况。该情况下，往往无法满足中断服务函数的快进快出，容易卡死在中断内部。这种情况下，工程师可以在中断中只接收数据，随后通过 extern 全局变量将数据在外部进行解析处理。实际工程中，该方法使用可能性高，希望读者朋友可以完全掌握该技能！！！

3.2 数据包传输（hex方式）

数据包传输方式是机器设备间通信最常见的方法，数据包传输方式一般分为 3 种：(1) 固定包长，含帧头帧尾；(2) 可变包长，含帧头帧尾；(3) 可变包长，含数据字节长度及帧头帧尾；详情如下图所示：

四、cubemx配置

1、rcc配置外部高速晶振（精度更高）——hse；

2、sys配置：debug设置成serial wire（否则可能导致芯片自锁）；

3、usart1配置：设置uart1串口；波特率：115200；开启uart串口中断；

4、i2c配置：设置i2c1与 0.96 寸oled进行通信；

5、时钟树配置

6、工程配置

五、代码与解析

5.1 openmv数据发生端代码

5.1.1 openmv的串口数据传输

星瞳科技官网提供了 openmv 的串口 uart 的使用案例，升级到最新版固件就可以直接运行。作者使用 ch340 芯片将串口数据上传至电脑终端进行测试(读者朋友搞工程的时候，也建议按部就班的搭建和完善代码流程)。

openmv 串口通信代码：

# this code run in openmv4 h7 or openmv4 h7 plus

import sensor, image, time, os, tf
from pyb import uart

sensor.reset()                         # reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.grayscale)    # set pixel format to rgb565 (or grayscale)
sensor.set_framesize(sensor.qvga)      # set frame size to qvga (320x240)
sensor.set_windowing((240, 240))       # set 240x240 window.
sensor.skip_frames(time=2000)          # let the camera adjust.

#openmv串口uart传输数据
uart = uart(3, 115200)                 # 实例化一个串口3，波特率为115200，必须与stm32接收端保持一致

clock = time.clock()
while(true):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
    for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
        output = obj.output()
        number = output.index(max(output))
        print(number)
    print(clock.fps(), "fps")
    uart.write("hello world!\r")

5.1.2 openmv发送端完整代码

在上述官方提供的 openmv 的 2 个例程代码的基础上结合项目实际情况进行编写代码。openmv 只能传输十六进制的数据给 stm32，否则 stm32 将收不到数据，就是单片机和 openmv 都能正常和电脑通信，但是两者结合就不能正常通信。十六进制数据的实现主要通过 bytearray() 这个函数，代码格式如下：out_data =bytearray([0x2c,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5b])

mnist.py代码：

# this code run in openmv4 h7 or openmv4 h7 plus

import sensor, image, time, os, tf
from pyb import uart

sensor.reset()                         # reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.grayscale)    # set pixel format to rgb565 (or grayscale)
sensor.set_framesize(sensor.qvga)      # set frame size to qvga (320x240)
sensor.set_windowing((240, 240))       # set 240x240 window.
sensor.skip_frames(time=2000)          # let the camera adjust.

#openmv串口uart传输数据
uart = uart(3, 115200)                 # 实例化一个串口3，波特率为115200，必须与stm32接收端保持一致

#定义数据包发送函数
def sending_data(num):
    global uart;
    outdata = bytearray([0xfe,0xbc,num,0xef])   #构建发送数据的数据包
    uart.write(outdata);   #必须要传入一个字节数组
    
clock = time.clock()
while(true):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
    for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
        output = obj.output()
        number = output.index(max(output))
        sending_data(number)
        print(number)
    print(clock.fps(), "fps")

mnist数字识别数据传输：

5.2 stm32数据接收端代码

5.2.1 0.96寸oled代码

本篇博客项目中使用 0.96 寸 oled 将 openmv 识别的 mnist 数字结果进行输出，0.96 寸的 oled 驱动代码可以参考作者的另一篇博客。考虑到博客篇幅有限，0.96 寸 oled 驱动就不详细赘述了，希望读者朋友可以自行掌握！

博客地址：http://t.csdnimg.cn/gdcev

5.2.2 stm32接收端完整代码

代码解析：本篇项目代码中 stm32 接收端关键操作都是依赖于 hal_uart_rxcpltcallback() 函数实现的。openmv 与 stm32 数据传输过程中的解码在中断回调函数中直接通过 openmv_data_receive() 函数实现。usart1_rxbuff 变量为 usart1 开启后持续传输的数据，将该变量放入 openmv_data_receive()  进行解码。

★核心函数 openmv_data_receive() 解析：

openmv 与 stm32 数据传输稍微复杂点的其实就是 stm32 接收端的解码过程，常规情况下 openmv 发送端的数据是一组数据包。这组数据包的组成是程序员自己定义的，比如作者 openmv 端的数据包格式为：0xfe，0xbc，num，0xef。其中，0xfe，0xbc 为帧头，num 为需要解码出的真正数据，0xef 为帧尾。

stm32 接收端需要根据 openmv 发送端的数据包格式进行解码，hal_uart_receive_it() 函数稳定将接收到的数据赋值 usart1_rxbuff ，通过 openmv_data_receive() 函数进行解码。根据上述 openmv 发送端的代码，可以得出需要首先解码帧头的 0xfe 与 0xbc，openmv_data_receive() 函数中定义 rxbuffer[4] 数组来接收每一帧的数据（作者每一帧数据有 4 个字节数据，读者朋友可以根据实际情况设置数组大小），设置 rxstate 状态位来递进判断是否正确接收到目标数据。在成功接收到 2 个帧头数据之后，通过 oled_shownum() 函数将 openmv 识别出的数字显示出来。

 关键点：串口接收中断回调函数

/* user code begin ptd */
	uint8_t usart1_rxbuff;  //中断数据接收缓冲区
/* user code end ptd */
    hal_uart_receive_it(&huart1,(void *)&usart1_rxbuff,1);		/* 开启串口中断接收 */

/* user code begin 4 */
void hal_uart_rxcpltcallback(uart_handletypedef *huart)
{
  uint16_t tempt;
  if(huart->instance==usart1)
  {
    tempt=usart1_rxbuff;
    openmv_data_receive(tempt);
  }
  hal_uart_receive_it(&huart1,(void *)&usart1_rxbuff,1);			//再次开启中断接收
}
/* user code end 4 */

openmv.h：

#ifndef __openmv_h
#define __openmv_h

#include "stm32f1xx.h"

void openmv_data_receive(int16_t openmv_data);		/* stm32接收端处理openmv传输的数据 */

#endif

openmv.c：

/********************************* (c) copyright **********************************
* file name						    : openmv.c
* author							: 混分巨兽龙某某
* version							: v1.0.0
* data								: 2023/11/03
* contact							: qq:1178305328
* description					    : openmv and stm32 communication files
***********************************************************************************/
#include "openmv.h"
#include "usart.h"
#include "stdio.h"
#include "oled.h"

static uint8_t number = 0;

/* stm32接收端处理openmv传输的数据 */
void openmv_data_receive(int16_t openmv_data)
{
	/* 计数变量 */
	static uint8_t rxcounter=0;			//计数变量
	/* 数据接收数组 */
	static uint16_t rxbuffer[4]={0};
	/* 数据传输状态位 */
	static uint8_t rxstate = 0;	
	
	/* 判断数据是否为有效数据，解码 */
	if(rxstate == 0 && openmv_data == 0xfe)				//0xfe帧头
	{
		rxstate = 1;																//状态位改变
		rxbuffer[rxcounter++] = openmv_data;				//将数据放入接收数组
	}
	else if(rxstate == 1 && openmv_data == 0xbc)	//0xbc帧头
	{
		rxstate = 2;																//状态位改变
		rxbuffer[rxcounter++] = openmv_data;				//将数据放入接收数组
	}
	else if(rxstate == 2)													//读取目标数据（根据实际情况处理）
	{
		rxbuffer[rxcounter++] = openmv_data;				//将数据放入接收数组
		if(rxcounter>=3||openmv_data == 0xef)
		{
			rxstate = 3;															//状态位改变
			number = rxbuffer[rxcounter-1];
			
			/* oled显示目标数字 */
			oled_shownum(65,4,number,3,16);
		}
	}
	else if(rxstate == 3)													//检测是否接收到标志位
	{
		if(rxbuffer[rxcounter-1] == 0xef)
		{
			/* 计数和状态位归零 */
			rxcounter = 0;
			rxstate = 0;
		} 
		else 		//接收错误
		{
			/* 计数和状态位归零 */
			rxcounter = 0;
			rxstate = 0;
			/* 清空存放数据的数组 */
			for(int i = 0;i < 4; i++)
			{
				rxbuffer[i] = 0x00;
			}
		}
	}
	else			//整体的接收异常
	{
		/* 计数和状态位归零 */
		rxcounter = 0;
		rxstate = 0;
		/* 清空存放数据的数组 */
		for(int i = 0;i < 4; i++)
		{
			rxbuffer[i] = 0x00;
		}		
	}
}

 项目：

六、项目视频

七、代码开源

代码地址： 基于openmv与stm32的数据传输项目代码资源-csdn文库

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