初识OpenMV

🌻🌻🌻 OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。以STM32主流芯片为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，提供Python编程接口。

🌼🌼🌼使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，可根据自身特定的视觉特征需要，通过python设计合理的算法，进而得到稳定可靠的输出，再配合其他单片机交互，有机统一完成对应项目，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。

OpenMV起初是国外的开源产品，星瞳科技是OpenMV中国官方代理，还做了好多中文视频、文档教程，这个模块的目标是成为“机器视觉世界的Arduino “，博主认为未来可期😊😊😊

1. OpenMV的优势

• 人脸/眼睛检测：您可以使用 OpenMV Cam 使用内置的 Haar Cascade 特征检测算法来检测人脸并找到眼睛。您也可以精确跟踪学生。
• 拍照：OpenMV Cam 可以将灰度或 RGB565 BMP / JPG / PPM / PGM 图像保存到连接的 μSD 卡。您也可以保存延时照片。
• 低功耗：OpenMV Cam 在处理图像时使用的电流小于 200 mA，因此您可以像连接到 USB 端口的微控制器 (Arduino) 一样使用 OpenMV Cam。
• 视频录制：您可以将灰度或 RGB565 MJPEG 视频和灰度或 RGB565 GIF 图像保存到附带的 SD 卡。您也可以在视频上叠加图形/文字。
• 斑点/标记跟踪：OpenMV Cam 可以跟踪灰度或 RGB565 图像中的颜色斑点。它可以进行多色/多斑点跟踪。此外，OpenMV Cam 也可以检测颜色代码。
• 输入/输出控制：借助 OpenMV Cam，您可以使用机器视觉来控制现实世界中的 I/O 引脚。OpenMV Cam 具有 SPI 总线、I2C 总线、异步串行总线 (RX / TX)、ADC、DAC 等。
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• TensorFlow 支持： 分类图像从未如此简单！使用 OpenMV IDE，您可以轻松地构建一个数据集，将该数据集上传到云端的Edge Impulse，并使用迁移学习和 MobileNet 生成一个 TensorFlow Lite 卷积神经网络 (CNN)，该网络将在您的 OpenMV Cam 上运行。
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2. OpenMV的劣势

• 做不了复杂的算法：比如OCR识别，车牌识别，猫狗分类，深度学习之类的。
• IO口资源有待拓展，运行时间不能过长，发热较大也会出现变砖
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OpenMV故障可以参考：OpenMV固件升级(DFU)

3. OpenMV的基础

• 需要有一点图像处理的背景知识。
• 有过一门编程语言，最好是学习了python，我们接下来的开发就是根据OpenMV IDE的python开发环境，了解if else等逻辑语句，知道变量赋值等概念。
• 有单片机的基础，了解IO输入输出口，串口通讯等概念。

4. 点亮我们的OpenMV

本人采用win10 的OpenMV IDE 2.8.1开发环境，下面代码就是点亮我们的OpenMV，==打开机器的眼睛==👨‍💻👨‍💻👨‍💻

# Hello World Example
#
# Welcome to the OpenMV IDE! Click on the green run arrow button below to run the script!
import sensor, image, time
sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time = 2000)     # Wait for settings take effect.
clock = time.clock()                # Create a clock object to track the FPS.
while(True):
    clock.tick()                    # Update the FPS clock.
    img = sensor.snapshot()         # Take a picture and return the image.
    print(clock.fps())              # Note: OpenMV Cam runs about half as fast when connected
                                    # to the IDE. The FPS should increase once disconnected.

然后点击绿色三角形运行程序，显示结果：

5. 总结

• 本文介绍本文介绍OpenMV优缺点以及所需的背景知识，然后通过OpenMV IDE的python开发环境运行了“Hello World”程序，成功点亮！后期还会有更多好玩的教程更新，很高兴能和大家分享🤣🤣🤣希望你能有所收获。