基于OpenMV与STM32的数据通信项目（代码开源）_openmv与stm32连接 ...

既有得当小白学习的零底子资料，也有得当3年以上经验的小伙伴深入学习提拔的进阶课程，涵盖了95%以上物联网嵌入式知识点，真正体系化！
由于文件比力多，这里只是将部分目次截图出来，全套包罗大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲门路、电子书籍、讲解视频，而且后续会连续更新
需要这些体系化资料的朋友，可以加我V获取：vip1024c （备注嵌入式）
如果你需要这些资料，可以戳这里获取

   作者推荐 OpenMV 学习网站：
  官方网站：Download – OpenMV
  OpenMV中国官方代理(星瞳科技)：序言 · OpenMV中文入门教程
  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、颜色外形识别与人脸识别等。

上述图片中的案例都是可以借助 OpenMV 进行实现的，当然思量到 STM32F7/STM32H7 等系列 CPU 算力的上限，可能输出图像像素以及 FPS 并不是特别精良的。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）！
   增补提醒：本项目中使用 OpenMV 的数字识别作为案例，进行与 STM32 之间的数据通信！
  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 终端处置惩罚的事件(电赛送药小车标题与之类似)，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气使用该案例)：
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 的处置惩罚性能非常一样平常。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，自行练习神经网络得到手写数字识别神经网络模子，性能和准确率很高(可以直接使用案例的权重文件即可)。
★运行目次前，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：

1. # This code run in OpenMV4 H7 or OpenMV4 H7 Plus
3. import sensor, image, time, os, tf
5. sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
6. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
7. sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
8. sensor.set_windowing((240, 240))       # Set 240x240 window.
9. sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.
11. clock = time.clock()
12. while(True):
13.     clock.tick()
14.     img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
15.     for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
16.         output = obj.output()
17.         number = output.index(max(output))
18.         print(number)
19.     print(clock.fps(), "fps")

复制代码

案例测试：

2.2 项目整体阐明

   OpenMV 集成了非常多的库函数，常用的数据通信使用 UART 串口，本篇博客就以 UART 通信为例。
  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体现在 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，极大地方便研发职员的后续使用。当然，本篇博客最核心部分是 OpenMV 与 STM32 的通信部分的处置惩罚，包罗数据包的处置惩罚编程！

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罗：帧头、地址信息、数据类型、数据长度、数据块、校验码、帧尾。正常环境下，思量到传输速率问题不会使用完全体数据包。大多数环境下，工程师仅使用简版数据包：帧头、数据字节长度与帧尾！

   传输数据包的过程包罗 2 个部分：(1) 数据包编码，上文所说的数据包组成；(2) 数据包分析，下文所说的数据包分析；
  传输****数据过程中的数据包分析通常有 2 种方式：(1)、停止内部分析；(2)、停止外部分析；
**第一种方法：**停止服务函数内部直接分析使用，该方法适用于数据帧简单，数据复杂程度低的环境。可以满足停止函数的快进快出，该方法可以使整个项目代码框架轻便，方便后期纠错改正！！！

**第二种方法：**停止服务函数外部分析使用，该方法适用于数据帧繁杂，数据复杂程度高的环境。该环境下，每每无法满足停止服务函数的快进快出，轻易卡死在停止内部。这种环境下，工程师可以在停止中只接收数据，随后通过 extern 全局变量将数据在外部进行分析处置惩罚。现实工程中，该方法使用可能性高，盼望读者朋友可以完全掌握该技能！！！

   本篇博客项目使用停止内部分析数据包的方法，该方法也是作者电赛常用手段之一（部分环境下分析完的数据可能需要数据融合或是滤波处置惩罚，该环境使不得当在停止服务函数中分析的）
  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，**数据包传输方式一样平常分为 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：

   作者增补阐明：上图中的帧头为 0xFE，帧尾为 0xEF；这里的帧头和帧尾是可以自界说的，但通常环境下会选择帧头为 0xFE，帧尾为 0xEF，这是为什么呢？
  **答：**通常帧头和帧尾的计划需要制止与通信过程中的数据具有相似性，不然轻易导致误把通信数据当初帧头帧尾进行处置惩罚，从而分析出错误的数据！当然，复杂的数据包帧头也可以不局限于 1 个字节，读者朋友可以根据本身现实环境计划。作者项目使用直接使用了帧头为 0xFE，帧尾为 0xEF 的数据包进行传输！
  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串口停止；

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、代码与分析

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：

1. # This code run in OpenMV4 H7 or OpenMV4 H7 Plus
3. import sensor, image, time, os, tf
4. from pyb import UART
6. sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
7. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
8. sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
9. sensor.set_windowing((240, 240))       # Set 240x240 window.
10. sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.
12. #OpenMV串口UART传输数据
13. 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
15. clock = time.clock()
16. while(True):
17.     clock.tick()
18.     img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
19.     for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
20.         output = obj.output()
21.         number = output.index(max(output))
22.         print(number)
23.     print(clock.fps(), "fps")
24.     uart.write("Hello World!\r")

复制代码

5.1.2 OpenMV发送端完整代码

在上述官方提供的 OpenMV 的 2 个例程代码的底子上联合项目现实环境进行编写代码。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，但是两者联合就不能正常通信。十六进制数据的实现紧张通过 bytearray() 这个函数，代码格式如下：**OUT\_DATA =bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B])**
   **代码分析：**通过界说 Sending_Data() 函数，进行 OpenMV 端的数据发送。在 mnist 数字识别的 while 函数的 for 循环中将识别到的 number 数据包连续 Sending_Data() 发送到 STM32 开发板上。
  mnist.py代码：

1. # This code run in OpenMV4 H7 or OpenMV4 H7 Plus
3. import sensor, image, time, os, tf
4. from pyb import UART
6. sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
7. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
8. sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
9. sensor.set_windowing((240, 240))       # Set 240x240 window.
10. sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.
12. #OpenMV串口UART传输数据
13. 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
15. #定义数据包发送函数
16. def Sending_Data(Num):
17.     global uart;
18.     OutData = bytearray([0xFE,0xBC,Num,0xEF])   #构建发送数据的数据包
19.     uart.write(OutData);   #必须要传入一个字节数组
20.    
21. clock = time.clock()
22. while(True):
23.     clock.tick()
24.     img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
25.     for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
26.         output = obj.output()
27.         number = output.index(max(output))
28.         Sending_Data(number)
29.         print(number)
30.     print(clock.fps(), "fps")

复制代码

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。思量到博客篇幅有限，0.96寸 OLED 驱动就不详细赘述了，盼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

**代码分析：**本篇项目代码中 STM32 接收端关键操作都是依靠于 HAL_UART_RxCpltCallback() 函数实现的。OpenMV 与 STM32 数据传输过程中的解码在停止回调函数中直接通过 OpenMV_Data_Receive() 函数实现。USART1_RXbuff 变量为 USART1 开启后连续传输的数据，将该变量放入 OpenMV_Data_Receive()  进行解码。
★核心函数 OpenMV_Data_Receive() 分析：
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，常规环境下 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本身界说的，好比作者 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() 函数中界说 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，读者朋友可以根据现实环境设置数组大小），设置 RxState 状态位来递进判断是否准确接收到目标数据。在成功接收到 2 个帧头数据之后，通过 **OLED_ShowNum()**函数将 OpenMV 识别出的数字体现出来。

**关键点：**串口接收停止回调函数

1. /* USER CODE BEGIN PTD */
2.         uint8_t USART1_RXbuff;  //中断数据接收缓冲区
3. /* USER CODE END PTD */
4.     HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&USART1_RXbuff,1);                /* 开启串口中断接收 */

复制代码

1. /* USER CODE BEGIN 4 */
2. void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart)
3. {
4.   uint16_t tempt;
5.   if(huart->Instance==USART1)
6.   {
7.     tempt=USART1_RXbuff;
8.     OpenMV_Data_Receive(tempt);
9.   }
10.   HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(void *)&USART1_RXbuff,1);                        //再次开启中断接收
11. }
12. /* USER CODE END 4 */

复制代码

openmv.h：

1. #ifndef __OPENMV_H
2. #define __OPENMV_H
4. #include "stm32f1xx.h"
6. void OpenMV_Data_Receive(int16_t OpenMV_Data);                /* STM32接收端处理OpenMV传输的数据 */
8. #endif

复制代码

openmv.c：

1. /********************************* (C) COPYRIGHT **********************************
2. * File Name                                                    : openmv.c
3. * Author                                                        : 混分巨兽龙某某
4. * Version                                                        : V1.0.0
5. * Data                                                                : 2023/11/03
6. * Contact                                                        : QQ:1178305328
7. * Description                                            : OpenMV and STM32 Communication Files
8. ***********************************************************************************/
9. #include "openmv.h"
10. #include "usart.h"
11. #include "stdio.h"
12. #include "oled.h"
15. **收集整理了一份《2024年最新物联网嵌入式全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升的朋友。**
16. 
17. 
19. **[如果你需要这些资料，可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/topics/618679757)**
21. **需要这些体系化资料的朋友，可以加我V获取：vip1024c （备注嵌入式）**
23. **一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人**
25. **都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**
27. .h"
28. #include "usart.h"
29. #include "stdio.h"
30. #include "oled.h"
33. **收集整理了一份《2024年最新物联网嵌入式全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升的朋友。**
34. [外链图片转存中...(img-2hUPaXOn-1715802158664)]
35. [外链图片转存中...(img-5KaP20T5-1715802158665)]
37. **[如果你需要这些资料，可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/topics/618679757)**
39. **需要这些体系化资料的朋友，可以加我V获取：vip1024c （备注嵌入式）**
41. **一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人**
43. **都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**

复制代码

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。