一、 Open MV 简介

1.OpenMV摄像头的特点：

2.OpenMV摄像头的应用：

3.规格：

二、搭建环境，Open MV IDE安装

1.Windows系统

2.Linux系统

三、Open MV IDE

1.概述：

2.运行：

3.帧缓冲查看器：

4.直方图显示：

一、 Open MV 简介

1.OpenMV摄像头的特点：

STM32H743II ARM Cortex M7 处理器，480 MHz ，1MB RAM，2 MB flash. 所有的 I/O 引脚输出 3.3V 并且 5V 耐受。这个处理器有以下的IO接口。
- 全速 USB (12Mbs) 接口，可以连接到电脑。但是需要注意的是连接的必须是能够传输数据的线。当插入OpenMV摄像头后，你的电脑会出现一个虚拟COM端口和一个“U盘”。
- μSD卡槽拥有100Mbs读写，这允许你的OpenMV摄像头录制视频，和把机器视觉的素材从SD卡提取出来。
- 一个SPI总线高达100Mbs速度，允许你简单的把图像流数据传给LCD扩展板，WiFi扩展板，或者其他控制器。
- 一个 I2C总线，CAN总线, 和2两个异步串口总线 (TX/RX) ，用来链接其他控制器或者传感器。
- 一个12-bit ADC 和一个12-bit DAC。
- 2个 I/O 引脚用于舵机控制.
- 所有的IO口都可以用于，中断和PWM(板子上有10个I/O引脚)。
- 一个RGB LED（三色），两个高亮的 850nm IR LED（红外）。
- 32 MB 外置的 32-bit SDRAM ，100 MHz的时钟，达到 400 MB/s 的带宽。
- 32 MB 外置的 quadspi flash， 100 MHz的时钟，4-bit DDR模式达到 100 MB/s 的带宽。
可拆卸的摄像头模块系统，允许OpenMV Cam H7 Plus与不同的感光元件模组连接：
- OpenMV4 H7 Plus默认配置的OV5640 感光元件处理2592×1944 (5MP)图像。在QVGA (320×240)及以下的分辨率时，大多数简单的算法可以运行(25～50)FPS。
- 对于专业的机器视觉应用
- 对于红外热成像机器视觉应用
3.7V 锂离子电池接口

资料请看: OpenMV | 星瞳科技

2.OpenMV摄像头的应用：

Frame Differencing帧差分算法
- 可以使用帧差分算法来查看场景中的运动情况。
Color Tracking颜色追踪
- 可以使用OpenMV在图像中同时检测多达16种颜色（实际上永远不会想要找到超过4种颜色），并且每种颜色都可以有任意数量的不同的色块。OpenMV会告诉您每个色块的位置，大小，中心和方向。
Marker Tracking标记跟踪
- 可以使用OpenMV Cam来检测颜色组的颜色，而不是单独的颜色。
Face Detection人脸检测
- 可以使用OpenMV Cam（或任何通用对象）检测脸。
Eye Tracking眼动跟踪
- 可以使用眼动跟踪来检测某人的注视方向。
Person Detection人检测
- 可以使用内置的人检测器(TensorFlow Lite模型)检测视野中是否有人。
Optical Flow光流
- 可以使用光流来检测您的OpenMV摄像机面前的画面。
QR Code Detection/Decoding二维码检测/解码
- 可以使用OpenMV Cam在其视野中读取QR码。
Data Matrix Detection/Decoding矩阵码检测/解码
- OpenMV Cam 也可以检测和解码矩阵码（2D条形码 Data Matrix）。
Linear Barcode Decoding条形码
- OpenMV Cam 还可以处理1D条形码。它可以解码 EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93, 和 CODE128。
AprilTag Tracking标记跟踪
- 甚至比上面的QR码更好，OpenMV Cam 也可以追踪AprilTags。AprilTags是旋转不变，尺度不变，剪切不变和照明不变的最先进的基准标记。
Line Detection直线检测
- OpenMV Cam可以在几乎跑满帧率的情况下，快速完成无限长的直线检测。而且，也可以找到非无限长的线段。
Circle Detection圆形检测
- 可以使用OpenMV很容易的检测图像中的圆形。
Rectangle Detection矩形检测
- OpenMV也可以检测矩形，它使用了AprilTag库中的方形检测代码。
Template Matching模板匹配
- 可以使用OpenMV模板匹配来检测视野中是否有模板相似的图片。例如，可以使用模板匹配来查找PCB上的标记，或读取显示器上的已知数字。
Image Capture图像捕捉
- 可以使用OpenMV捕获RGB565/灰度的 BMP / JPG / PPM / PGM图像。可以直接在Python脚本中控制如何捕获图像。最重要的是，使用机器视觉的算法，进行绘制直线，绘制字符，然后保存。
Video Recording视频录制
- 可以使用OpenMV摄像机记录RGB565/灰度的MJPEG视频或GIF图像（或者RAW视频）。你可以在Python脚本中直接控制如何将每个视频帧记录，并完全控制视频录制的开始和结束。而且，像拍摄图像一样，您可以使用机器视觉的算法，进行绘制直线，绘制字符，然后保存。
TensorFlow Lite for Microcontrollers
- TensorFlow Lite支持使你可以在OpenMV Cam上运行自定义图像分类和分割模型。借助TensorFlow Lite，你可以轻松分类画面中复杂的区域，并根据所看到的内容控制I/O引脚。

3.规格：

二、搭建环境，Open MV IDE安装

1.Windows系统

Windows安装很简单，我参照着星瞳的教程，下载驱动包，进入安装程序之后，自动安装IDE以及OpenMV Cam和MicroPython pyboard的驱动程序。

2.Linux系统

在ubantu上打开Download | OpenMV，我的虚拟机是64位，选择对应的版本下载。

打开 OpenMV IDE .run 文件下终端。然后执行:（*表示版本号）

chmod +x openmv-ide-linux-*.run
./openmv-ide-linux-*.run

在Linux上安装OpenMV IDE。之后，请参阅安装程序输出目录中的 README.txt 文件和 setup.sh 文件以安装设备固件更新软件（DFU），以便在您的启动加载器遇到问题时可以恢复您的OpenMV。

最后，要启动OpenMV IDE，只需单击该 bin/openmvide 文件即可。

只是ta在将摄像头与IDE连接时出现了问题，插入之后没有Open MV的虚拟端口，并且没有弹出驱动的安装程序。最后在ubantu上也安装了IDE无果后，更换了可以传输数据的线才解决问题，摄像头连接成功。

在这里出现了一个问题：在换线连接成功之后，弹出过一个窗口，提示我的电脑上有两个openmv凸轮，它询问我连接到哪个串行端口，在这里，我选择了windows，这代表openmv记住了我的选择，下次会自动选择。

三、Open MV IDE

1.概述：

OpenMV IDE使用QtCreator作为文本编辑器后端，具有强大的文本编辑器，由QtCreator驱动，帧缓冲查看器，直方图显示和集成的串行终端，用于OpenMV Cam的调试输出。

OpenMV IDE可以进行新建、打开、另存为、打印等，可以打开多个页面。此外，我还可以在上面看到很多实例便于我参考和使用。

2.运行：

想要运行，只需要点击左下方的运行按钮即可，如果有错误，会在串行终端中报错，OpenMV IDE会自动解析查找错误。当检测到错误时，OpenMV IDE将自动错误地打开文件并突出显示错误的行。

3.帧缓冲查看器：

右上方有一个帧缓冲区，可以查看处理代码时所看到的内容，帧缓冲区查看器在调用sensor.snapshot（）时显示先前OpenMV Cam的帧缓冲区中的内容。

img = sensor.snapshot()         # 拍一张照片并返回图像。#截取当前图像，存放于变量img中。注意python中的变量是动态类型，不需要声明定义，直接用即可。

4.直方图显示：

OpenMV IDE右侧有一块直方图显示有关帧缓冲区图像的有关信息,有四个选项，分别是RGB、灰度、LAB、YUV 色彩空间。

了解完OpenMV 的基础概念信息，下一步就是学习OpenMV 图像处理方法，加油！

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3.规格：

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3.帧缓冲查看器：

4.直方图显示：

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