OpenMV系统进行视觉识别、舵机云台颜色跟踪。-ITADN社区

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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。

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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。

[AK]OV7725_7670颜色识别与物体跟踪及舵机双轴追踪

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本项目基于OV7725摄像头模块和7670主控芯片，实现颜色识别、物体跟踪功能，并结合舵机控制，构建了双轴自动追踪系统。 OV7725_7670颜色识别及物体跟踪结合舵机双轴跟踪技术。

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。

OpenMV视觉跟踪小车

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OpenMV视觉跟踪小车是一款集成了OpenMV摄像头模块和微型控制系统的智能车辆。通过先进的图像识别算法，该小车能够自主追踪特定目标，并在复杂环境中灵活导航，广泛应用于教育、科研及自动化领域。 **OpenMV视觉追踪小车详解** OpenMV是一款开源的微型机器视觉处理器，以其小巧体积、低功耗及相对较低的成本为嵌入式视觉应用提供了强有力的支持。本项目利用OpenMV模块实现对特定物体（如小球）的识别与追踪，进而控制移动平台进行动态跟踪。接下来我们将深入探讨OpenMV的工作原理以及如何构建一个基于视觉的小车控制系统。 1. **硬件架构** OpenMV通常由微控制器和图像传感器组成，例如STM32系列处理器搭配OV7670或MT9V034摄像头模块。微控制器负责运行固件程序、解析来自传感器的图像数据，并执行所需的图像处理算法；而传感器则用于捕获环境中的画面并将其转化为数字信号供OpenMV进行进一步分析。 2. **图像识别与目标检测** 在使用Python MicroPython编程语言编写代码时，可以利用多种方法来实现视觉追踪功能。例如通过设置颜色阈值以区分特定色调的目标物（如红色小球）；或者运用模板匹配技术寻找预定义形状的物体等。OpenMV库提供了一系列函数支持这些操作，包括`frame_diff()`用于检测图像帧之间的差异、`find_color()`帮助识别目标的颜色以及`find_template()`进行模式匹配。 3. **电机控制** 当成功定位到追踪对象后，下一步便是将位置信息传递给小车的驱动系统。这通常涉及使用串行通信协议（如I2C或UART）与微控制器交换数据，并根据物体的具体坐标调整左右轮子的速度以便于接近目标物。 4. **运动规划和跟踪算法** 实现有效的视觉追踪不仅需要实时检测到目标，还需要合理的移动策略来引导车辆。常用的方法包括PID控制、追击-规避（Pursuit-Evasion）等策略。其中PID控制器通过调节电机速度以减小与目标之间的距离偏差；而追击-规避策略则模拟追赶者的行为模式以便更高效地接近追踪对象。 5. **硬件搭建和软件开发** 要构建一个基于OpenMV的视觉跟踪系统，需要准备必要的组件：包括移动平台底盘、轮子、电机驱动板、电池及OpenMV模块等。将这些部件组装在一起后编写相应的图像处理与控制程序代码，并通过调试优化确保整个系统的准确性和稳定性。 6. **挑战和改进** 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化或背景干扰等问题，这些问题可以通过增加光源补偿机制或者引入背景消除算法来解决；同时也可以不断调整和完善运动规划策略以提高追踪效果。此外，在硬件层面进行升级（例如采用更高性能的传感器或更强力的电机）同样有助于提升系统的整体表现。 OpenMV视觉跟踪小车项目结合了嵌入式视觉、电机控制及路径规划等多个技术领域，既考验设计师在电路设计方面的技能也要求具备良好的编程能力。通过持续的学习和实践，你可以开发出一款智能化且灵活的小车，在各种场景中表现出色。

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32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序

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本项目开发了一种基于STM32 F103微控制器和OpenMV摄像头的二维跟踪系统，利用PID算法精确控制舵机云台，实现对移动目标的自动追踪。在制作电磁炮的过程中编写了二维舵机云台追踪的程序。使用OpenMV进行颜色识别，并返回色块的x和y轴坐标。需要自己编写OpenMV的程序部分，这里只提供了与32端口相关的PID控制程序。为了提高精度，请选择高精度的舵机，同时根据具体硬件情况调整PID参数。

基于32F103的OpenMV舵机云台二维跟踪PID程序.zip

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本资源提供了一种基于STM32F103芯片和OpenMV摄像头的二维跟踪PID控制程序，用于精确控制舵机云台移动，实现目标自动追踪功能。在制作电磁炮的过程中编写了二维舵机云台追踪的程序。使用OpenMV进行颜色识别，并返回色块的x轴与y轴坐标。需要自行编写OpenMV的相关程序，目前只提供32端口的PID控制代码。建议选择精度更高的舵机，同时根据具体硬件情况调整PID参数。

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。

OpenMV颜色识别的代码

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本段代码用于OpenMV摄像头进行颜色识别，通过设定HSV阈值来检测图像中的特定颜色，并可应用于目标追踪、物体分类等场景。使用OpenMV进行颜色识别，并将识别到的物体坐标发送给单片机处理。

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OpenMV系统进行视觉识别、舵机云台颜色跟踪。

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