**功能介紹放開頭， 使用便捷無需愁**

**這是全網最詳細、性價比最高的STM32實戰項目入門教程，通過合理的硬件設計和詳細的視頻筆記介紹，硬件使用STM32F103主控資料多方便學習，通過3萬字筆記、12多個小時視頻、20多章節代碼手把手教會你如何開發和調試。讓你更快掌握嵌入式系統開發。**

**V3.3.0-STM32智能小車 **

**視頻: **[https://www.bilibili.com/video/BV16x4y1M7EN/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click]

**V3:HAL庫開發、功能：PID速度控制、PID循跡、PID跟隨、遙控、避障、PID角度控制、視覺控制、電磁循跡、RTOS等功能。**

## 19.2-openmv視覺循跡功能-完成視覺識別指定區域

**功 能: Openmv循跡識別線**

**硬件要求: OpenMV4 H7 Plus 或者 OpenMV4 H7、openMV串口轉接板(方便接線的，也可以不用)。**

**攝像頭五個口 是否識別出來黑線，通過openmv軟件串行終端輸出**
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/03/DF/wKgaoma-1vWAX-2kAAU1Im5boYw941.png)
**根據自己攝像頭特點查看測試是否需要這兩句 鏡頭反轉的操作 **

```
# 注意是否有下面兩句根據自己攝像頭調整
sensor.set_vflip(True)  #垂直方向翻轉 根據自己攝像頭和模塊安裝位置調整 ！！！重要不同攝像頭是否需要鏡像根據實際情況定，如果不需要鏡像需要注釋掉
sensor.set_hmirror(True) #水平方向反轉 根據自己攝像頭和模塊安裝位置調整 ！！！重要不同攝像頭是否需要鏡像根據實際情況定，如果不需要鏡像需要注釋掉
```

**這里通過攝像頭識別指定區域是否我們想要的閾值**

**通過roi來定指定區域 **
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/03/DF/wKgaoma-1vWASTJOAAJIxKQSSPE529.png)
**通過閾值編輯器設置閾值**
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/02/F3/wKgZoma-1vWAKVQVAASw-07SFBo034.png)
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/02/F3/wKgZoma-1vWAH4EFAAFkDsrru38135.png)
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/02/F3/wKgZoma-1vWAd8UIAASrw6XHixs610.png)
**閾值保持在變量這里**

```
#最好根據自己情況設置一下！！！
GROUND_THRESHOLD=(0, 30, -22, 23, -128, 80)#閾值參數，用于在圖像處理中對標物體進行顏色識別分割。在OpenMV IDE軟件 工具- >機器視覺- >閾值編輯器- >幀緩沖區 調整出要識別的LAB閾值。
?
```

**然后為了方便觀察openmv 板子程序是否在運行，我們增加對板載RGB燈 運動控制**

```
led = pyb.LED(1) # led = pyb.LED(1)表示led表示紅燈。各種狀態如下:Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
led.on()         #點亮紅燈 板載紅燈點亮表示程序得到執行
```

**使用代碼如下**

```
import pyb, sensor, image, math, time
from pyb import UART
import ustruct
from image import SEARCH_EX, SEARCH_DS
import time
import sensor, lcd
#導入需要的庫和模塊
?
#使用中可能根據自己情況需要修改的值
#1. GROUND_THRESHOLD 閾值參數 通過工具- >機器視覺- >閾值編輯器- >幀緩沖區 調整出要識別的LAB閾值。
#2.注意是否有下面兩句根據自己攝像頭調整
  #sensor.set_vflip(True)
  #sensor.set_hmirror(True)
?
?
#sensor.set_contrast(1)#設置相機圖像對比度。-3至+3。
#sensor.set_gainceiling(16)#設置相機圖像增益上限。2, 4, 8, 16, 32, 64, 128。
?
roi1 = [( 20,   105, 10, 10),
          ( 45,   105, 10, 10),
          ( 75,   105, 10, 10),
          ( 105,  105, 10, 10),
          (130,   105, 10, 10)]#定義一個名為roi1的列表，其中包含了5個元組。每個元組代表了一個矩形感興趣區域在圖像上的位置和大小。
#具體而言，每個元組包含了4個數值依次的含義是：ROI左上角點的x坐標、ROI左上角點的y坐標、ROI的寬度、ROI的高度
?
?
led = pyb.LED(1) # led = pyb.LED(1)表示led表示紅燈。各種狀態如下:Red LED = 1, Green LED = 2, Blue LED = 3, IR LEDs = 4.
led.on()         #點亮紅燈 板載紅燈點亮表示程序得到執行
?
sensor.reset()#初始化相機傳感器。
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)#設置相機模塊的像素模式:sensor.RGB565: 16 bits/像素。
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)#設置圖像分辨率、如果改變分辨率也要調整ROI區域。攝像頭不同、應用場景不同可以選擇不同分辨率。這里使用QQVGA可能畫質很胡，但是為了兼容不同型號攝像頭我們先使用QQVGA 不影響循跡效果
sensor.skip_frames(time=2000)#跳過指定數目的幀。在這里，設置為跳過2000毫秒（即2秒）的幀。這樣可以給傳感器一些時間進行初始化和自適應調整。
sensor.set_auto_whitebal(True)#設置為自動白平衡模式。這使得攝像頭可以根據場景中的光照條件自動調整圖像的白平衡，從而保持圖像色彩更加準確和自然。
sensor.set_auto_gain(False)#關閉自動增益模式。通常情況下，開啟自動增益會幫助攝像頭自動調整亮度，并在低亮度環境下提高圖像清晰度。通過設置為False，禁用了這個功能，使用固定增益值。
?
# 注意是否有下面兩句根據自己攝像頭調整
sensor.set_vflip(True)  #垂直方向翻轉 根據自己攝像頭和模塊安裝位置調整 ！！！重要不同攝像頭是否需要鏡像根據實際情況定，如果不需要鏡像需要注釋掉
sensor.set_hmirror(True) #水平方向反轉 根據自己攝像頭和模塊安裝位置調整 ！！！重要不同攝像頭是否需要鏡像根據實際情況定，如果不需要鏡像需要注釋掉
?
?
#lcd.init() #初始化lcd屏幕
?
#最好根據自己情況設置一下！！！
GROUND_THRESHOLD=(0, 30, -22, 23, -128, 80)#閾值參數，用于在圖像處理中對標物體進行顏色識別分割。在OpenMV IDE軟件 工具- >機器視覺- >閾值編輯器- >幀緩沖區 調整出要識別的LAB閾值。
?
while(True):
?
    data=0
    blob1=None
    blob2=None
    blob3=None
    blob4=None
    blob5=None
    flag = [0,0,0,0,0]
    img = sensor.snapshot().lens_corr(strength = 1.7 , zoom = 1.0)#對獲取到的圖像執行鏡頭校正的操作。
    blob1 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[0])#在圖像中通過顏色閾值 GROUND_THRESHOLD1 檢測 roi1[0] 區域內的色塊，并將檢測結果賦值給 blob1。
    blob2 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[1])#同理
    blob3 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[2])
    blob4 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[3])
    blob5 = img.find_blobs([GROUND_THRESHOLD], roi=roi1[4])
?
    if blob1:#如果roi1區域內找到閾值色塊 就會賦值flag[0]為1
        flag[0] = 1
    if blob2:
        flag[1] = 1
    if blob3:
        flag[2] = 1
    if blob4:
        flag[3] = 1
    if blob5:
        flag[4] = 1
    print(flag[0],flag[1],flag[2],flag[3],flag[4])#把數據打印在串行終端方便調試
?
    for rec in roi1:#遍歷所有感興趣的區域roi1 并繪制color=(255,0,0)顏色
        img.draw_rectangle(rec, color=(255,0,0))
        #lcd.display(img) # Take a picture and display the image.#將圖像顯示在lcd中
?
```

** 識別過程**
![在這里插入圖片描述](//file1.elecfans.com/web2/M00/03/DF/wKgaoma-1vWATc0IAAR-f9Pnr9k233.png)

審核編輯 黃宇