简介
OpenMV Cam是一个小型的、低功耗的微控制器，它允许你在现实世界中轻松实现对机器视觉的应用。OpenMV Cam的编程使用的是高级Python脚本(由MicroPython操作系统提供)，而不是C/ C++。Python的高级数据结构让你很容易在机器视觉算法中处理复杂的输出。但是，你仍然可以通过Python完全控制OpenMV Cam及其I/O引脚。你可以很容易的使用外部终端触发拍摄，或者执行机器视觉算法来确定如何控制您的I/O引脚。
OpenMV Cam 功能：
- STM32H743IIARM Cortex M7处理器, 480 MHz，32 MB SDRAM，1MB SRAM，32 MB外部Flash, 2 MB内部Flash。所有I/O引脚输出3.3V，5V耐受。处理器具有以下I/O接口：
- 一个全速USB(12 Mbs)接口可连接到您的计算机。
- 一个支持100 Mbs读写的μSD卡插座
- 运行高达80Mbs的SPI总线，允许您轻松地将图像数据从系统传输到LCD扩展板、WiFi扩展板或其他微控制器。
- 12位ADC和12位DAC.
- 用于控制舵机的两个I/O引脚
- 对所有I/O引脚(单板上有10个I/O引脚)可用作中断和PWM
- 一个RGB LED和两个大功率850nm红外LED
接口库：
OpenMV Cam内置了一个RPC(远程Python/过程调用)库，它使OpenMV Cam很容易连接到您的计算机、SBC(单板计算机)，比如树莓派或Beaglebone，或者像Arduino或ESP8266/32这样的微控制器。RPC接口库工作于：
- 异步串行(UART)-高达7.5Mb/s
- I2C总线-高达1Mb/s
- SPI总线-高达80Mb/s.
- CAN总线-高达1Mb/s
- USB虚拟COM端口(VCP)-高达12 Mb/s.
- 使用WiFi扩展板WiFi-高达12 Mb/s.
OpenMV提供了下列库，用于OpenMV Cam与下面其他系统的连接：
- 通用的USB和WiFi通信的Python接口库
- 提供Python代码，用于通过USB VCP或以太网/WiFi（即，带插座）以Python编程方式将OpenMV-Cam连接到Windows、Mac或Linux计算机（或RaspberryPi / Beaglebone等）
- 用于I2C、SPI、CAN和UART通信的Arduino接口库
应用:
用于微控制器支持的TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite支持允许您在OpenMV Cam上运行自定义图像分类和分割模型。有了TensorFlow Lite支持，您可以很容易地在视图中对感兴趣的复杂区域进行分类，并根据所看到的情况控制I/O引脚
帧差
- 你可以使用OpenMV Cam上的帧差分算法来查看场景中的运动情况。帧差分算法可以将OpenMV用于安全应用。
颜色跟踪
- 你可以使用OpenMV在图像中同时检测多达16种颜色（实际上永远不会想要找到超过4种颜色），并且每种颜色都可以有任意数量的不同的色块。OpenMV会告诉您每个色块的位置，大小，中心和方向。使用颜色跟踪，您的OpenMV Cam可以进行编程，以跟踪太阳，线跟踪，目标跟踪等等。
标记跟踪
- 您可以使用OpenMV Cam来检测颜色组的颜色，而不是单独的颜色。这允许你在对象上放置颜色标签（2种或多种颜色的标签），OpenMV会获取标签对象的内容。
人脸检测
- 你可以使用OpenMV Cam（或任何通用对象）检测脸。你的OpenMV摄像头可以处理Haar模板进行通用对象检测，并配有内置的Frontal Face 模板和Eye Haar模板来检测人脸和眼睛。
眼动追踪
- 你可以使用眼动跟踪来检测某人的注视方向。你可以使用它来控制机器人。眼睛跟踪检测瞳孔的位置，同时检测图像中是否有眼睛。
人检测
- 你可以使用我们内置的人员检测器TensorFlow Lite模型来检测视野中是否有人。
光学流
- 你可以使用光流来检测您的OpenMV摄像机面前的画面。例如，您可以使用四旋翼上的光流来位置在空中的稳定性
QR码检测/解码
- 您可以使用OpenMV Cam在其视野中读取QR码。通过QR码检测/解码，您可以使智能机器人能够读取环境中的标签。
数据矩阵检测/解码
- OpenMV Cam H7 Plus也可以检测和解码数据矩阵2D条码
线性条码解码
- OpenMV Cam H7 Plus还可以解码一维线性条形码。具体而言，它可以解码EAN 2、EAN 5、EAN 8、UPCE、ISBN 10、UPCA、EAN 13、ISBN 13、I25、DATABAR、DARABAR_EXP、CODABAR、CODE 39、CODE 93和CODE 128条形码。
AprilTag Tracking标记跟踪
- 甚至比上面的QR码更好，OpenMV Cam M可以在160×120像素下追踪AprilTags，高达约12 FPS。AprilTags是旋转不变，尺度不变，剪切不变和照明不变的最先进的基准标记。
线路检测
- 无限线检测可以快速完成您的OpenMV Cam在接近最大FPS。而且，你也可以找到非无限长的线段。
圆形检测
- 您可以使用OpenMV Cam H7 Plus来轻松地检测图像中的圆圈。
矩形检测
- OpenMV Cam H7 Plus还可以使用我们的AprilTag库的四叉检测器代码来检测矩形
模板匹配
- 你可以使用OpenMV模板匹配来检测视野中是否有模板相似的图片。
图像捕获
- 你可以使用OpenMV捕获高达320×240 RGB565（或640×480灰度）BMP / JPG / PPM / PGM图像。可以直接在Python脚本中控制如何捕获图像。最重要的是，使用机器视觉的算法，进行绘制直线，绘制字符，然后保存。
视频录制
- 您可以使用OpenMV Cam来记录GrayScale/RGB 565 MJPEG视频或GIF图像(或原始视频)。您可以在Python脚本中直接控制如何将每个视频帧记录，并完全控制视频录制的开始和结束。而且，像拍摄图像一样，您可以使用机器视觉的算法，进行绘制直线，绘制字符，然后保存。
技术规格
- ARM® 32位 Cortex®-M7 CPU
- w/双精度 FPU
- 480 MHz (1027 DMIPS)
- CoreMark分数: 2400
- (compare w/ Raspberry Pi 2: 2340)
- 64KB 栈
- 256KB .DATA/.BSS/堆
- 32MB 帧缓冲区/栈
- 512KB SDRAM 缓存
- 256KB DMA 缓冲区
- 128 kb Bootloader
- 16MB嵌入式闪存驱动器
- 1792 kb的固件
- Output/Input: 3.3V/5V
功耗
- 空闲时-未插入SD卡 110mA@3.3v
- 空闲时-插入SD卡 110mA@3.3v
- 工作状态-未插入SD卡 160mA@3.3V
- 工作状态-插入SD卡 170mA@3.3v
温度范围
存储 -40°C to 125°C
工作 -20°C to 70°C
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