RT-Thread-【RA8D1-Vision Board】 RA8D1 Vision Board上OPENMV实践RT-Thread问答社区

【RA8D1-Vision Board】 RA8D1 Vision Board上OPENMV实践

发布于 2024-06-16 01:07:11 浏览：1004 订阅该版

[TOC]

# 简介
##关于Vision Board
RA8D1-Vision Board 是瑞萨&Rtthread联合推出的一款机器视觉的开发板，开发板小巧灵活易于扩展，并提供简单易用的开发工具和开发套件。
[开发板资料链接](https://pan.baidu.com/s/1O38xjFGV2K1RP7tP1WlcvA?pwd=ra8v "开发板资料链接")       😋 [瑞萨灵活配置软件包](https://www.renesas.cn/cn/zh/software-tool/flexible-software-package-fsp "瑞萨灵活配置软件包")
[Gihub SDK 仓库地址(推荐)](https://github.com/RT-Thread-Studio/sdk-bsp-ra8d1-vision-board "Gihub SDK 仓库地址") 😘 [Gitee SDK 仓库地址](https://gitee.com/RT-Thread-Studio-Mirror/sdk-bsp-ra8d1-vision-board "Gitee SDK 仓库地址")

##关于OpenMV
OpenMV 是一个开源，低成本，功能强大的 机器视觉模块。
OpenMV上的机器视觉算法包括 寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪 等。
OpenMV官方网址：https://openmv.io
OPenMV中文教程：https://book.openmv.cc

# 实践任务
## OpenMV开发环境搭建
搭建开发环境分为两块，VisionBoard和OpenMV IDE，
#### VisionBoard环境搭建
1. 目前为止VisionBoard开发环境仅支持MDK5.38，按照网盘资料安装MKD
2. 下载VisionBoard SDK，打开工程路径：sdk-bsp-ra8d1-vision-board\projects\vision_board_openmv，执行mklinks.bat后，打开project.uvprojx开始编译(注意看README)
3. 编译完成后下载固件，编译时间有点长，大概5分钟，前期可以修改配置取消tflite可以减少编译时间，顺便说一下，警告有点多。。
![微信截图_20240616012452.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/7d101b55ea6c3bc559230e8b73c68456.png.webp)
4. 烧录完成后VisionBoard复位启动，USB-DBG、USB-OTG均插入电脑可以看到以下USB设备：
	
![微信截图_20240616013007.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/5325bb0d77e5749cad3bdff7dfeab5dc.png)
5. 系统启动日志，注意红框所示，此时说明摄像头已正确识别：

![微信截图_20240616013240.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/121992b14ca6a901df7f3d8288339fc9.png.webp)
6. VisionBoard环境搭建完成
#### OpenMV ID环境搭建
1. 这个比较简单，在开发板资料中找到 “openmv-ide-windows-4.0.14.exe” 直接安装即可，按照完成并启动IDE后，右下角连接图标出现红框USB小图标，说明设备已连接，
![微信截图_20240616013625.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/923360e2f77c285c644ee90a7c1dc19a.png)
2. 点连接 然后运行即可执行OPENMV程序，执行helloworld程序可以显示图像，
![微信截图_20240616013932.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/bb32b5621422f0012d7a0e93d1907659.png)
注意：如果没有看到图像是因为隐藏了没有打开，如下图点击三角图标展开即可
![微信截图_20240616013959.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/eedba641cef321fcaebce9dc199ee5d6.png)
![微信截图_20240616014354.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/81f8cfebdf29f837c690bca4d6bdd665.png.webp)
3. OpenMVID环境搭建完成

## OpenMV之二维码识别
OpeMV内置了多种扫描识别算法，包括条形码、二维码、矩形码等等，本次以二维码为例
测试代码（代码很简洁，突出一个简单易用）：
```python
import sensor, image

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.VGA) # can be QVGA on M7...
sensor.skip_frames(30)
sensor.set_auto_gain(False) # must turn this off to prevent image washout...
while(True):
    img = sensor.snapshot()
    img.lens_corr(1.8) # strength of 1.8 is good for the 2.8mm lens.
    for code in img.find_qrcodes():
        print(code)

```

![微信图片_20240616020318.png](https://oss-club.rt-thread.org/uploads/20240616/8c0119524207303498e43125e74a114d.png.webp)

{"x":123, "y":116, "w":277, "h":281, "payload":"https://m5stack.com/", "version":3, "ecc_level":2, "mask":2, "data_type":4, "eci":0}
可以看到二维码已成功识别，注意调试摄像头焦距并将二维码摆放在合适的距离内，才能识别
可用草料二维码自定义生成二维码： http://cli.im/