?? 基于 OpenMV 的矩形識別與 STM32 串口通信（電子設計大賽實用教程）

一、前言

在本科生電子設計大賽中，經常會遇到圖像識別相關的任務，例如：

• 識別 矩形框（如識別一個 A4 紙、黑色標記框等）；
• 將識別結果傳輸到 STM32 單片機，用于后續控制（舵機、移動小車、機械臂等）。

很多同學會用 OpenMV 來做圖像處理，因為它開箱即用、Python 腳本開發方便，能快速實現視覺任務。再配合 STM32，就能完成 感知 + 控制 的閉環。

今天我就帶大家梳理一份完整的 OpenMV 矩形識別 + STM32 串口通信 的實例代碼，并講解核心思路，幫助大家快速上手。

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二、整體思路

1. OpenMV 端（負責“看”）

• 使用攝像頭拍攝畫面。
• 利用 find_blobs() 方法尋找黑色區域，并篩選出符合 矩形特征 的目標。
• 計算矩形的 中心點坐標，并繪制出來。
• 將坐標通過 UART 串口 發給 STM32。

2. STM32 端（負責“動”）

• 接收 OpenMV 發來的坐標字符串。
• 解析坐標數據（例如 CENTER:160,120）。
• 可以基于坐標進行舵機或電機的控制（例如居中跟蹤）。

這樣，OpenMV 負責 視覺識別，STM32 負責 運動控制，兩者結合就能完成各種電子設計大賽任務。

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三、OpenMV 代碼詳解

下面是完整的 OpenMV 代碼（已加詳細注釋），功能：
?? 識別 A4 比例的矩形目標，并實時將中心點坐標通過串口發送給 STM32。

import sensor, image, time, math 
from pyb import UART# ================== 初始化串口 ==================
uart = UART(3, 9600)  # 使用 UART3，波特率 9600
uart.init(9600, bits=8, parity=None, stop=1)# ================== 初始化攝像頭 ==================
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)   # 彩色圖像
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)     # 分辨率 320x240
sensor.skip_frames(time=2000)         # 等待攝像頭穩定
sensor.set_auto_gain(False)           # 關閉自動增益
sensor.set_auto_whitebal(False)       # 關閉自動白平衡# ================== 參數設置 ==================
MIN_AREA = 2000      # 最小矩形面積
MAX_AREA = 40000     # 最大矩形面積
A4_RATIO = 1.414     # A4紙長寬比 √2
A4_RATIO_INV = 0.707 # 1/√2
RATIO_TOLERANCE = 0.6  # 長寬比容差# 黑色檢測閾值（在 LAB 色彩空間）
BLACK_THRESHOLD = [(0, 30, -128, 127, -128, 127)]# ================== 判斷矩形函數 ==================
def is_valid_rectangle(blob):rect = blob.rect()w, h