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智能小车

　　OpenMV是专为机器视觉设计的微控制器，内置摄像头和图像处理芯片，可以直接运行Python视觉程序。配合小车底盘，就可以做出一台会追踪目标的智能小车。

一、硬件准备

　　OpenMV H7 Plus（或OpenMV Cam M7） × 1

　　二轮或四轮小车底盘 × 1

　　L298N电机驱动模块 × 1

　　Arduino或STM32（作为下位机执行电机控制）

　　OpenMV的串口连接下位机

　　7.4V锂电池

二、接线方式

　　OpenMV通过串口（UART3：P4=TX，P5=RX）与下位机通信：

　　OpenMV P4(TX) → 下位机 RX

　　OpenMV P5(RX) → 下位机 TX

　　注意电平匹配：OpenMV H7 Plus为3.3V电平，可直接接Arduino（5V也能识别）。如果是STM32则完全兼容。

三、OpenMV颜色追踪程序

# OpenMV 红色目标追踪程序
import sensor, image, time
from pyb import UART

# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)  # 320x240
sensor.skip_frames(time=2000)
sensor.set_auto_gain(False)  # 关闭自动增益，颜色更稳定
sensor.set_auto_whitebal(False)

# 初始化串口（P4 TX, P5 RX）
uart = UART(3, 9600)

# 定义红色阈值（LAB色彩空间）
# 需要在OpenMV IDE中调试确定具体数值
red_threshold = (30, 100, 15, 127, -10, 127)

# 图像中心横坐标
IMG_CENTER_X = 160

clock = time.clock()

while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot()
    
    # 寻找红色色块
    blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=50, area_threshold=50)
    
    if blobs:
        # 取最大的色块
        largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.area())
        
        # 在图像上画框
        img.draw_rectangle(largest_blob.rect())
        img.draw_cross(largest_blob.cx(), largest_blob.cy())
        
        # 计算偏差
        error = largest_blob.cx() - IMG_CENTER_X
        
        # 根据偏差发送控制指令
        if abs(error) < 20:
            cmd = "F\n"  # 正对目标，前进
        elif error > 0:
            cmd = "R\n"  # 目标偏右，右转
        else:
            cmd = "L\n"  # 目标偏左，左转
    else:
        cmd = "S\n"  # 没找到目标，停止/搜索
    
    uart.write(cmd)
    print(cmd.strip())