OpenMV 是一款基于 MicroPython 的开源机器视觉模块，专为嵌入式设备设计。它集成了摄像头和处理器，支持实时图像处理、物体检测、颜色识别等功能。以下是 OpenMV 的一个简单示例（Demo），展示如何使用 OpenMV 进行颜色识别和物体跟踪。

一、硬件准备

1. OpenMV 模块：如 OpenMV Cam H7。
2. 摄像头：OpenMV 模块自带摄像头。
3. 连接线：USB 线用于连接 OpenMV 和电脑。
4. 电源：通过 USB 供电。

二、软件准备

1. OpenMV IDE：从 OpenMV 官网下载并安装 IDE。
   • 下载地址：https://openmv.io/pages/download
2. MicroPython 固件：确保 OpenMV 模块的固件是最新版本。

三、示例：颜色识别与物体跟踪

步骤1：连接 OpenMV

1. 使用 USB 线将 OpenMV 模块连接到电脑。
2. 打开 OpenMV IDE，确保设备被正确识别。

步骤2：编写代码

以下是一个简单的颜色识别与物体跟踪的代码示例：

import sensor, image, time

# 初始化摄像头
sensor.reset()                      # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 设置图像分辨率为QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time = 2000)     # 等待摄像头稳定

# 定义颜色阈值 (LAB格式)
red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127)  # 红色阈值
green_threshold = (30, 100, -128, -20, -128, -20)  # 绿色阈值

# 主循环
while(True):
    img = sensor.snapshot()  # 捕获一帧图像

    # 查找红色物体
    red_blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100)
    for blob in red_blobs:
        img.draw_rectangle(blob.rect())  # 绘制矩形框
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())  # 绘制中心点
        print("Red Object: ", blob.cx(), blob.cy())

    # 查找绿色物体
    green_blobs = img.find_blobs([green_threshold], pixels_threshold=100, area_threshold=100)
    for blob in green_blobs:
        img.draw_rectangle(blob.rect())  # 绘制矩形框
        img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())  # 绘制中心点
        print("Green Object: ", blob.cx(), blob.cy())

    time.sleep(100)  # 延时100ms

步骤3：运行代码

1. 将代码复制到 OpenMV IDE 中。
2. 点击 “运行” 按钮（绿色三角形图标）。
3. OpenMV 模块会实时捕捉图像，并识别红色和绿色的物体。

四、代码解析

1. 摄像头初始化：

   • sensor.reset()：重置摄像头。
   • sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)：设置图像格式为 RGB565。
   • sensor.set_framesize(sensor.QVGA)：设置图像分辨率为 QVGA（320x240）。

2. 颜色阈值：

   • 使用 LAB 颜色空间定义颜色阈值。
   • red_threshold 和 green_threshold 分别定义了红色和绿色的阈值范围。

3. 物体检测：

   • img.find_blobs()：查找符合颜色阈值的物体。
   • blob.rect()：获取物体的矩形框。
   • blob.cx() 和 blob.cy()：获取物体的中心点坐标。

4. 图像绘制：

   • img.draw_rectangle()：在图像上绘制矩形框。
   • img.draw_cross()：在图像上绘制十字标记。

五、扩展功能

1. 人脸检测：

   • 使用 OpenMV 内置的人脸检测功能。
   • 示例代码：

     import sensor, image, time
     
     sensor.reset()
     sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
     sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
     sensor.skip_frames(time = 2000)
     
     while(True):
         img = sensor.snapshot()
         faces = img.find_features(image.HaarCascade("frontalface"))
         for face in faces:
             img.draw_rectangle(face)
         time.sleep(100)
     

2. 二维码识别：

   • 使用 OpenMV 的二维码识别功能。
   • 示例代码：

     import sensor, image, time
     
     sensor.reset()
     sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
     sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
     sensor.skip_frames(time = 2000)
     
     while(True):
         img = sensor.snapshot()
         codes = img.find_qrcodes()
         for code in codes:
             img.draw_rectangle(code.rect())
             print("QR Code: ", code.payload())
         time.sleep(100)
     

3. 物体跟踪：

   • 使用 OpenMV 的模板匹配功能进行物体跟踪。
   • 示例代码：

     import sensor, image, time
     
     sensor.reset()
     sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
     sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
     sensor.skip_frames(time = 2000)
     
     template = image.Image("/template.pgm")  # 加载模板图像
     while(True):
         img = sensor.snapshot()
         match = img.find_template(template, 0.7)
         if match:
             img.draw_rectangle(match)
         time.sleep(100)
     

六、OpenMV 资源

1. OpenMV 官网: https://openmv.io/
2. OpenMV IDE 下载: https://openmv.io/pages/download
3. OpenMV 文档: https://docs.openmv.io/

通过以上示例，你可以快速上手 OpenMV 并进行简单的机器视觉开发。