OpenMV是一个致力于降低入门难度的开源低成本机器视觉平台，采用易学的 Python 语言编程，其硬件基于 STM32 系列 ARM CortexM DSP 处理器和 OmniVision 传感器。
具备人脸检测、特征点描述符、色彩追踪等基本功能，还支持 QR 码和条形码解码、AprilTag 识别以及动态图像录制等高级应用。并且自带的 RPC（远程 Python/程序调用）库，方便与其他设备进行通讯，具有很强的扩展性和灵活性，适用于教育、工业自动化、智能家居等多个领域。
一、基本介绍
1. 硬件方面：
处理器：配备专门设计的ARM CortexM7处理器，具有较高的运算能力，能够满足实时图像处理的需求。
图像传感器：集成了高质量的图像传感器，可支持不同分辨率的图像采集，为机器视觉处理提供了高质量的图像源。
存储及接口：拥有MicroSD卡插槽，方便用户存储图像数据和程序代码等。同时，具备多种通信接口，如UART、I2C、SPI、CAN总线等，可以方便地与其他设备进行通信和数据交换，具有很强的扩展性和兼容性，能轻松与各种外设或其他嵌入式系统进行连接。
设计紧凑：整体硬件设计小巧紧凑，体积小，易于集成到各种嵌入式系统中，适用于空间有限的应用场景，例如小型机器人、智能家居设备等。
2. 软件方面：
编程语言：支持MicroPython编程语言，用户可以通过简单的Python脚本进行开发，大大降低了开发门槛，即使没有深厚的嵌入式开发经验，只要熟悉Python语言，就能快速上手进行机器视觉应用的开发。
功能库和API：提供了丰富的功能库和API，包括图像处理库、串口通信库、传感器库等。图像处理库中包含了多种常用的图像处理算法和功能，如直方图均衡化、二值化、滤波、边缘检测、轮廓检测、颜色识别等，方便用户调用这些功能模块进行图像处理和分析。
二、开发步骤
1. OpenMV 使用 MicroPython 编程语言，如果你不熟悉 MicroPython，可以先学习一些基本的语法和概念。
2. 熟悉 OpenMV 提供的库函数。这些库函数涵盖了图像采集、处理、分析等各个方面，例如 `sensor` 库用于控制摄像头传感器，`image` 库用于图像处理操作。
3. 图像采集：
使用以下代码初始化摄像头：
```python
import sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
```
然后可以使用 `sensor.snapshot()` 函数获取一张图像。
4. 图像处理：
根据项目需求，使用 `image` 库中的函数进行图像处理。例如，进行二值化处理：
```python
img = sensor.snapshot()
img.binary([(0, 100), (100, 255)], invert=True)
```
可以进行边缘检测、颜色识别等其他图像处理操作。
5. 目标检测与分析：
根据具体的目标特征，使用合适的算法进行目标检测。例如，检测圆形物体：
```python
circles = img.find_circles()
for c in circles:
print(c)
```
对检测到的目标进行进一步的分析，如计算目标的位置、大小、形状等特征。
6. 结果输出：
根据项目需求，可以将处理结果通过串口、USB 等方式输出到其他设备，或者在开发板上的显示屏上显示结果。
例如，通过串口输出检测到的目标信息：
```python
import pyb
uart = pyb.UART(3, 9600)
for c in circles:
uart.write(str(c))
```
7. 在开发过程中，可以使用 OpenMV IDE 的调试功能，查看变量的值、图像的处理结果等，以便及时发现和解决问题。
三、不足之处
1. 性能方面：
处理能力有限：OpenMV 基于 STM32 等微控制器，相比于一些更强大的处理器或计算机，其计算能力和处理速度相对较弱。在处理复杂的图像算法或大规模数据运算时，可能会出现卡顿、延迟等情况，难以满足对实时性和高性能要求较高的应用场景。例如，在进行高速运动物体的跟踪或复杂场景的实时分析时，可能无法及时准确地处理图像信息。
内存容量较小：OpenMV 开发板的内存资源有限，这限制了它能够处理的图像尺寸和数据量。对于高分辨率的图像或需要大量缓存数据的算法，可能会出现内存不足的问题，影响程序的正常运行。
2. 图像质量相关：
摄像头性能一般：OpenMV 所配备的摄像头在像素、分辨率、帧率等方面的性能相对较低，拍摄出的图像质量可能不够理想。这对于需要高清晰度图像或对图像细节要求较高的应用，如高精度的目标检测、图像识别等，会产生一定的限制。
光线适应性较差：在不同的光照条件下，尤其是光线复杂或变化较大的环境中，OpenMV 的摄像头可能会出现曝光不准确、颜色失真等问题。例如在强光或逆光环境下，图像可能会过暗或过亮，影响目标的识别和分析。
3. 功能和扩展性方面：
功能相对单一：OpenMV 主要专注于机器视觉的基本功能，如图像采集、简单的图像处理和目标检测等。对于一些高级的视觉功能，如三维重建、深度学习等，支持力度不够，需要用户进行大量的额外开发和适配，增加了项目的难度和复杂性。
扩展性受限：OpenMV 的硬件接口和扩展能力相对有限，难以连接和集成更多的外部设备和传感器。这对于一些需要与其他硬件模块协同工作的复杂系统，可能会导致功能扩展上的困难，无法满足多样化的应用需求。
4. 开发和学习方面：
学习曲线较陡峭：尽管 OpenMV 提供了 Python 编程接口，相对较为简单易学，但对于初学者来说，要掌握机器视觉的相关知识和 OpenMV 的使用方法，仍然需要一定的学习成本和时间投入。特别是在理解和应用图像处理算法、调试程序等方面，可能会遇到一些挑战。
文档和教程不够完善：虽然 OpenMV 有一定的文档和教程资源，但在一些较为深入或特殊的应用场景下，相关的资料可能不够详细和全面，给用户的开发和学习带来一定的困难。用户可能需要花费大量的时间在社区论坛上搜索和交流，才能找到解决方案。
四、应用场景
1. 教育领域：
计算机视觉教学：作为教学工具，帮助学生理解和实践计算机视觉的概念和算法，例如图像识别、目标检测、颜色追踪等基本原理。学生可以通过编写简单的 Python 代码，在 OpenMV 上实现各种视觉功能，直观地感受机器视觉的工作过程，提升学习兴趣和实践能力。
机器人竞赛与课外活动：在各类机器人竞赛和科技课外活动中，OpenMV 可用于为机器人赋予视觉感知能力，使其能够识别赛道、障碍物、目标物体等，从而实现自主导航、路径规划和任务执行。例如，在机器人足球比赛中，机器人可以利用 OpenMV 识别足球和对方机器人的位置，做出相应的动作决策。
2. 工业自动化领域：
产品质量检测：在生产线上，OpenMV 可以对产品进行实时的外观检测，如检测产品的形状、尺寸、颜色、表面缺陷等。与传统的人工检测相比，OpenMV 具有更高的检测效率和准确性，能够快速识别出不合格的产品，提高生产质量和生产效率。例如，在电子制造行业，OpenMV 可以检测电路板上的元件焊接是否正确、元件是否缺失等问题。
包装与印刷检测：用于检测包装的完整性、印刷的质量和标签的正确性。它可以识别包装上的文字、图案是否清晰、完整，以及标签的位置和内容是否符合要求，确保产品的包装和印刷质量符合标准。
工业机器人视觉引导：为工业机器人提供视觉引导，使其能够准确地抓取、放置和操作物体。通过 OpenMV 对物体的位置、姿态和形状进行识别和分析，机器人可以根据视觉信息调整自己的动作，实现精准的操作，提高生产的自动化程度和生产效率。
3. 智能家居领域：
智能安防监控：作为智能安防系统的一部分，OpenMV 可以安装在家庭、办公室、商店等场所，对周围环境进行实时监控。它可以识别人员的入侵、异常行为、火灾等危险情况，并及时发出警报，保障家庭和财产的安全。例如，当有人非法进入家庭时，OpenMV 可以识别并触发报警系统，同时将报警信息发送到用户的手机上。
智能家电控制：与智能家居系统相结合，实现对家电的智能控制。例如，通过 OpenMV 识别用户的手势、面部表情或动作，控制灯光的开关、亮度和颜色，调节空调的温度、风速等，为用户提供更加便捷、舒适的智能生活体验。
4. 农业领域：
农作物生长监测：安装在农田或温室中，对农作物的生长状态进行监测，如农作物的生长高度、叶片颜色、果实数量等。通过对这些信息的分析，农民可以及时了解农作物的生长情况，采取相应的管理措施，如施肥、浇水、病虫害防治等，提高农作物的产量和质量。
农业机器人导航：为农业机器人提供视觉导航，使其能够在农田中自主行走和作业。例如，在播种、施肥、收割等作业过程中，农业机器人可以利用 OpenMV 识别农田的边界、作物的位置和行距等信息，实现精准的作业，提高农业生产的效率和自动化程度。
5. 机器人领域：
自主移动机器人：为自主移动机器人提供视觉感知能力，使其能够在未知环境中进行导航和避障。OpenMV 可以识别机器人周围的环境信息，如道路、障碍物、地标等，帮助机器人规划路径和避开障碍物，实现自主移动和探索。
无人机视觉应用：在无人机上应用 OpenMV，可以实现对目标的跟踪、识别和拍摄等功能。例如，在航拍、物流配送、巡检等应用场景中，无人机可以利用 OpenMV 识别目标物体的位置和特征，实现精准的拍摄和操作。
6. 科研领域：
视觉算法研究：为科研人员提供了一个低成本、易于使用的机器视觉研究平台。科研人员可以在 OpenMV 上实现自己的视觉算法，并进行实验和验证，为机器视觉技术的发展提供理论支持和技术创新。
生物医学研究：在生物医学研究中，OpenMV 可以用于细胞计数、细胞形态分析、微生物检测等方面。例如，通过对显微镜下的细胞图像进行采集和分析，研究人员可以了解细胞的生长状态、病变情况等信息，为生物医学研究提供重要的数据支持。
