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基于OpenMV的色块识别及STM32云台控制色块跟踪（免费）

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简介：
本项目采用OpenMV摄像头进行颜色识别，并利用STM32微控制器实现云台自动跟踪目标色块的功能，同时支持数据上传至云端。适合初学者实践视觉处理与电机控制技术。 使用OpenMV进行色块识别，并通过STM32驱动云台实现对移动色块的追踪。

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  • 基于OpenMV的色块识别及STM32云台控制色块跟踪（免费）
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    本项目采用OpenMV摄像头进行颜色识别，并利用STM32微控制器实现云台自动跟踪目标色块的功能，同时支持数据上传至云端。适合初学者实践视觉处理与电机控制技术。 使用OpenMV进行色块识别，并通过STM32驱动云台实现对移动色块的追踪。
     
  • 基于Python的色块识别与跟踪
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    本项目利用Python编程语言实现对视频中特定颜色区域的检测、追踪和分析。通过计算机视觉技术自动识别并跟随指定颜色的物体，为机器人视觉、监控系统等领域提供实用工具和技术支持。 在Python编程领域内，色块识别与追踪是一项常见的计算机视觉任务，在自动化测试、游戏辅助及图像分析等领域有着广泛的应用。本项目旨在为初学者提供一个实用的入门指南，深入探讨如何利用Python进行色块检测与追踪。 要完成这项工作，我们需要熟悉几个关键库的作用： 1. **OpenCV**：这是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的函数用于处理图像和视频。例如`cv2.imread()`可以读取图像文件、`cv2.cvtColor()`用来转换色彩空间以及定义颜色范围的筛选功能（如使用`cv2.inRange()`）。 2. **Numpy**: Numpy是Python科学计算的基础工具之一，它支持高效的多维数组操作，在进行矩阵运算时非常有用。在处理图像数据时，可以利用Numpy创建和操作数组。 3. **PIL(Pillow)**：此库提供了多种方式来修改图片属性，包括调整尺寸、旋转或裁剪等，并且对于预处理步骤特别有效。 接下来是色块识别的基本流程： 1. 读取图像：通过`cv2.imread()`函数加载所需分析的图像。 2. 色彩空间转换：为了更好地区分目标颜色，可能需要将色彩模式从RGB切换到HSV或其他更适合的颜色模型。这可以通过调用`cv2.cvtColor()`实现。 3. 定义颜色范围：根据目标色块在新色彩空间中的分布情况设置一个合理的阈值区间，并使用`cv2.inRange()`创建掩码以标记出符合条件的像素点。 4. 应用掩码：通过位运算将原图中不符合条件的部分去除，只保留我们感兴趣的区域。 5. 轮廓检测：利用`cv2.findContours()`函数查找图像中的轮廓线，这对于识别并分割单个色块非常有用。 6. 追踪色块：为了追踪连续帧内的运动目标，可以采用卡尔曼滤波器、光流方法等技术来提高准确性。这些算法可以帮助预测下一时刻的颜色位置信息。 7. 实际应用：一旦完成上述步骤后，就可以根据具体需求执行如记录坐标点、绘制轨迹图或触发事件等功能了。 以上就是基于Python的色块识别与追踪的基础流程介绍，在实际操作过程中还需要考虑诸如光照变化和遮挡等因素对算法性能的影响，并不断优化以实现更稳定可靠的系统。
     
  • STM32+OPENMV二维云台颜色识别与追踪（带PID控制）
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    本项目结合STM32微控制器和OPENMV摄像头，实现对特定颜色的目标进行二维空间内的精准定位、跟踪及自动调节。通过引入PID控制算法优化云台的运动轨迹和平稳性，确保了系统的响应速度和精度。 一、准备工作 涉及到OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的相关内容，请参考有关资料；关于STM32通过七针OLED屏显示的详细配置方法（SPI版），请查阅相关文档。 二、所用工具 1. 芯片：STM32F407ZGT6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能 通过二维云台追踪最大色块，并将中心的x,y坐标显示在OLED屏幕上。
     
  • 【STM32+OPENMV】二维云台的颜色识别与追踪
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    本项目结合STM32和OpenMV技术，实现了一种基于颜色识别的二维云台追踪系统。通过智能算法精准定位目标物体，并进行实时跟踪，适用于多种应用场景。 一、准备工作 涉及OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的相关内容，请参考“STM32+HAL”与OpenMV通信的文档；有关七针OLED屏显示的内容，可参阅“STM32+HAL”中关于七针OLED(SSD1306)配置(SPI版)的部分。 二、所用工具 1. 芯片：STM32F407ZGT6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5 4. OPENMV 三、实现功能 通过二维云台追踪最大色块，并将中心的x,y坐标显示在OLED屏幕上。
     
  • 基于STM32和OpenMV的色块追踪云台系统及源代码与文档说明
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    本项目设计了一套基于STM32微控制器和OpenMV摄像头的智能色块追踪云台系统。通过精准识别并锁定目标颜色，实现自动跟踪功能，并提供详细的源代码和文档支持。 light_trace基于STM32和OpenMV的色块追踪云台设计采用STM32F103C8T6作为主控芯片，在实时接收OpenMV传来的数据的同时控制舵机云台进行目标跟踪。 舵机脉冲波角度化：舵机的脉冲控制周期为0.5ms至2.5ms，控制频率在50Hz到330Hz之间。本系统采用的是180°数字舵机，并以50Hz频率控制。即，在这种情况下，0.5ms对应的角度是0°，而2.5ms则对应于180°；X角度所需的脉冲时间为0.5ms加上x/180乘以2ms。 追踪算法：当STM32接收到OpenMV的串口数据后，即得到了坐标反馈，并以此计算出angle_error。这里采用了PID算法分别精确控制roll_angle和pitch_angle，使得激光落点位置误差达到最小值。 OpenMV程序设计：采用传统色块跟踪方法，通过调用相关库函数来实现对特定颜色区块的追踪功能。并通过调用pyb写入串口发送函数将blob.cx（物体中心x坐标）和blob.cy（物体中心y坐标）实时发送至STM32。 串口通信协议：本系统采用的数据帧格式包括帧头、数据部分、校验位以及帧尾，以确保数据的准确性和传输效率。由于可能需要传送超过8位的数据信息，在实际应用中采用了高八位和低八位组合的方式进行处理。
     
  • 基于OpenMV的色块识别与舵机控制代码RAR包
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    本RAR包包含基于OpenMV摄像头进行色块识别及舵机控制的完整代码，适用于初学者学习机器视觉和基本机器人控制系统开发。 使用OpenMV寻找色块，在发现色块后控制与OpenMV连接的舵机转向该色块，并通过串口发送数据给STM32。
     
  • 基于OpenMV的视觉识别与舵机云台颜色追踪
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    本项目基于OpenMV开发板实现视觉识别技术，结合舵机云台控制，精准捕捉并跟踪特定颜色目标，适用于智能机器人、安防监控等领域。 在Openmv上实现舵机云台与机器视觉识别跟踪目标颜色的功能。
     
  • STM32与OpenMV色块追踪云台源码及项目说明（毕业设计）.zip
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    本资源包含基于STM32和OpenMV摄像头进行色块追踪的完整云台控制项目的源代码和文档，适用于毕业设计或相关技术学习。 基于STM32和OpenMV的色块追踪云台源码及项目说明【资源介绍】：本系统采用STM32F103C8T6作为主控芯片，实时接收来自OpenMV的数据并控制舵机云台进行目标追踪。 【设计方案】 - **舵机脉冲波角度化**：该系统的舵机工作在50Hz频率下。具体来说，在这个频率下，一个完整的周期是2ms（即从0.5ms到2.5ms），其中0.5ms对应的是0度位置，而2.5ms则是180度的位置。因此，对于任意角度X的脉冲宽度计算公式为：(0.5 + (X / 180) * 2) ms。 - **追踪算法**：STM32接收到OpenMV通过串口传输的数据后，根据这些数据确定目标色块的位置偏差（angle_error）。系统采用PID控制策略分别调节roll_angle和pitch_angle以最小化激光点的定位误差。 - **OpenMV程序设计**：该部分实现了传统的颜色追踪功能。它使用了库函数来识别并跟踪特定的颜色区域，并通过调用pyb模块中的串口发送方法，将检测到的目标色块中心坐标(blob.cx, blob.cy)实时传输给STM32主控板。 - **串口通信协议**：为了确保数据的完整性和可靠性，本系统采用了一种包含帧头、有效载荷（即实际的数据）、校验位以及结束标记的自定义数据帧格式进行串行通讯。
     
  • STM32+OV7670+色彩识别与跟踪
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    本项目基于STM32微控制器结合OV7670摄像头模块，实现对特定颜色的实时识别和精准追踪。通过图像处理算法优化，提升色彩识别准确度及响应速度，在智能机器人、自动导航等领域展现广泛应用潜力。 学习如何使用STM32驱动OV7670摄像头来识别和追踪不同的颜色还挺不错的。
     
  • 基于OPENMV的云台颜色追踪驱动技术
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    本项目基于OpenMV开发了一种智能云台颜色追踪系统，能够自动识别并跟踪特定颜色的目标物体。通过Wi-Fi连接云端，实现了远程监控与控制功能，广泛应用于机器人视觉和自动化领域。 标题中的“OPENMV驱动云台实现颜色追踪”指的是利用OPENMV摄像头模块结合STM32微控制器，通过编程实现对特定颜色目标的检测和追踪，并控制云台进行相应的角度调整，以保持目标始终在视野中央。这个项目融合了嵌入式系统、图像处理和机械运动控制等多个领域的知识。 1. **OPENMV摄像头模块**： OPENMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉开发板，它内置了高性能的图像传感器和处理器，能够快速处理图像数据并提供实时的图像分析功能。用户可以通过Python脚本来编写复杂的图像处理算法，简化了传统嵌入式系统中的图像处理工作。 2. **颜色识别**： 在OPENMV中，颜色识别通常通过霍夫变换、色彩空间转换（如HSV、RGB到灰度）等方法实现。例如，可以设置一个颜色阈值范围，当像素点的颜色值落入该范围内时，则认为该点属于目标颜色。这在寻找特定颜色的物体时非常有用。 3. **STM32微控制器**： STM32是意法半导体推出的基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，具有高性能、低功耗的特点。在本项目中，STM32负责接收OPENMV处理后的数据，根据颜色目标的位置信息，控制云台进行实时的电机驱动。 4. **云台控制**： 云台是安装和调整摄像头角度的装置，通常包括两个电机，分别控制俯仰和偏航角度。STM32通过读取OPENMV的信号，计算出云台需要转动的角度，然后通过PWM（脉宽调制）信号控制电机，使摄像头始终保持对目标颜色的追踪。 5. **PID控制器**： 在云台追踪过程中，PID（比例-积分-微分）控制器常用于提高跟踪精度。PID控制器会根据目标位置与实际位置的偏差，以及偏差的变化率，动态调整电机的转速，以减少追踪过程中的延迟和震荡。 6. **图像处理库**： OPENMV提供了丰富的图像处理库，如OpenMVLibs，其中包含了边缘检测、模板匹配、颜色过滤等多种算法。这些库可以帮助开发者快速实现颜色追踪功能。 7. **代码实现**： 使用Python编写程序，首先定义颜色阈值，然后设置帧处理函数，对每一帧图像进行颜色检测。当检测到目标颜色时，获取其坐标，并通过串行通信将坐标信息发送给STM32。STM32端接收到坐标后计算出云台的旋转角度，并通过PWM信号控制电机。 8. **调试与优化**： 实际应用中可能需要对颜色阈值、PID参数进行调整以适应不同环境和目标。此外，还需考虑云台转动的物理限制和电机响应时间，确保追踪效果稳定可靠。 9. **文件解析**： 压缩包中的Openmv色块识别+STM32驱动云台色块追踪可能包含示例代码、库文件、原理图或教程文档等资源集合，用于指导用户完成该项目的开发。