【雕爷学编程】MicroPython手册之 OpenMV Cam 病害检测

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python 3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。

MicroPython主要特点包括:
1、语法和功能与标准Python兼容,易学易用。支持Python大多数核心语法。
2、对硬件直接访问和控制,像Arduino一样控制GPIO、I2C、SPI等。
3、强大的模块系统,提供文件系统、网络、图形界面等功能。
4、支持交叉编译生成高效的原生代码,速度比解释器快10-100倍。
5、代码量少,内存占用小,适合运行在MCU和内存小的开发板上。
6、开源许可,免费使用。Shell交互环境为开发测试提供便利。
7、内置I/O驱动支持大量微控制器平台，如ESP8266、ESP32、STM32、micro:bit、掌控板和PyBoard等。有活跃的社区。

MicroPython的应用场景包括:
1、为嵌入式产品快速构建原型和用户交互。
2、制作一些小型的可 programmable 硬件项目。
3、作为教育工具,帮助初学者学习Python和物联网编程。
4、构建智能设备固件,实现高级控制和云连接。
5、各种微控制器应用如物联网、嵌入式智能、机器人等。

使用MicroPython需要注意:
1、内存和Flash空间有限。
2、解释执行效率不如C语言。
3、部分库函数与标准版有差异。
4、针对平台优化语法,订正与标准Python的差异。
5、合理使用内存资源,避免频繁分配大内存块。
6、利用原生代码提升速度关键部位的性能。
7、适当使用抽象来封装底层硬件操作。

总体来说,MicroPython让Python进入了微控制器领域，是一项重要的创新，既降低了编程门槛，又提供了良好的硬件控制能力。非常适合各类物联网和智能硬件的开发。

OpenMV Cam 是一款小型、低功耗的微控制器板，可以让你在现实世界中使用机器视觉轻松实现应用程序。你可以使用高级 Python 脚本（由 MicroPython 操作系统提供）而不是 C/C++ 对 OpenMV Cam 进行编程。OpenMV Cam 的技术参数包括以下几个方面：

1、处理器：OpenMV Cam H7 Plus 使用 STM32H743II ARM Cortex M7 处理器，运行频率为 480 MHz，具有 32MB SDRAM + 1MB SRAM 和 32 MB 外部闪存 + 2 MB 内部闪存。OpenMV Cam M4 V2 使用 STM32F427VG ARM Cortex M4 处理器，运行频率为 180 MHz，具有 256KB RAM 和 1 MB 闪存。
2、图像传感器：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都使用 OV7725 图像传感器，能够在分辨率高于 320x240 时以 75 FPS 拍摄 320x240 8 位灰度图像或 320x240 16 位 RGB565 图像，在分辨率低于 320x240 时能够以 150 FPS 拍摄。
3、I/O 接口：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都具有以下 I/O 接口：
（1）全速 USB (12Mbs) 接口，连接到电脑。当插入 OpenMV Cam 后，你的电脑会出现一个虚拟 COM 端口和一个“U盘”。
（2）μSD 卡槽能够进行 100Mbs 读/写，使你的 OpenMV Cam 能够录制视频，并把机器视觉的素材从 μSD 卡提取出来。
（3）SPI 总线的运行速度高达 54Mbs，使你可以简单地把图像流数据传给 LCD 扩展板、WiFi 扩展板，或者其他控制器。
（4）I2C 总线（高达 1Mb/s）、CAN 总线（高达 1Mb/s）和异步串行总线（TX/RX，高达 7.5Mb/s），用于与其他控制器或传感器连接。
（5）一个 12 位 ADC 和一个 12 位 DAC。
（6）所有 I/O 引脚上都有中断和 PWM（板上有 9 或者10个 I/O 引脚）。
4、LED：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了一个 RGB LED（三色）和两个高亮的 850nm IR LED（红外）。
5、镜头：OpenMV Cam H7 Plus 和 OpenMV Cam M4 V2 都配备了标准 M12 镜头接口和一个默认的 2.8 毫米镜头。如果你想在 OpenMV Cam 上使用更专业的镜头，你可以轻松购买并自行安装。

MicroPython的OpenMV Cam在病害检测方面具有广泛的应用和功能，适用于教育领域。下面将从专业视角，详细解释其主要特点、应用场景以及需要注意的事项。

主要特点：

高分辨率图像采集：OpenMV Cam具有高分辨率的图像采集能力，可以获取清晰细致的图像数据。这对于病害检测非常重要，可以帮助教师和学生更准确地分析和识别植物的病害。
强大的图像处理能力：OpenMV Cam内置了丰富的图像处理功能，例如图像滤波、边缘检测、颜色分析等。这些功能可以帮助教师和学生对植物图像进行预处理和特征提取，进而进行病害检测和分类。
实时图像处理和反馈：OpenMV Cam支持实时图像处理和反馈功能，可以在图像采集和处理过程中实时显示结果。教师和学生可以通过实时观察图像处理的效果，快速调整算法参数和优化病害检测结果。
灵活的编程接口：OpenMV Cam使用MicroPython作为编程语言，提供了灵活易用的编程接口。教师和学生可以利用这些接口编写自定义的图像处理算法，满足特定的病害检测需求。

应用场景：

农业研究和教学：OpenMV Cam在农业研究和教学中具有广泛的应用价值。教师可以利用OpenMV Cam对植物病害进行实时检测和分析，帮助学生学习和理解植物保护的基本原理和方法。
智能农业：病害检测是智能农业中的重要任务之一。利用OpenMV Cam进行病害检测，可以实现实时监测和预警，帮助农户和农业管理者及时采取措施，防止病害蔓延。
科学研究项目：OpenMV Cam的病害检测功能可以应用于科学研究项目中。教师和学生可以利用OpenMV Cam来收集植物病害数据，进行统计分析和模式识别，为植物保护和病害防治提供科学依据。

需要注意的事项：

病害数据库和模型：教师和学生在使用OpenMV Cam进行病害检测时，需要准备相应的病害数据库和训练模型。这些数据和模型对于准确的病害检测非常重要。
病害样本采集和标注：为了建立准确的病害检测模型，教师和学生需要进行病害样本的采集和标注工作。这需要一定的专业知识和经验，以确保样本的质量和准确性。
参数调优和验证：OpenMV Cam的图像处理算法可能需要进行参数调优和验证。教师和学生需要了解这些参数的含义和作用，并进行适当的调优和验证，以提高病害检测的准确性和稳定性。
学习资源和支持：对于初学者来说，学习和使用OpenMV Cam可能存在一定的学习曲线。教师和学生可以寻找相关的学习资源和支持，如官方文档、示例代码、社区论坛等，以获得帮助和指导。

综上所述，MicroPython的OpenMV Cam在病害检测方面具有丰富的功能和工具，适用于教育领域。教师和学生可以利用其主要特点进行农业研究、智能农业和科学研究项目中的病害检测。在使用过程中需要注意准备病害数据库和模型、病害样本的采集和标注，以及参数调优和验证。同时，可以寻求学习资源和支持来解决问题和提高应用效果。

案例一：实时病害检测

import sensor, image, time# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)# 创建图像对象
img = sensor.snapshot()# 设置病害区域的颜色范围（例如：红色）
red_lower = (30, 100, 100)
red_upper = (10, 100, 100)while True:img.fill_color(red_lower, red_upper)  # 填充病害区域的颜色cropped_img = img.crop(img.find_blobs([red_lower, red_upper], pixels_threshold=100, area_threshold=100))  # 裁剪出病害区域if cropped_img:img.draw_rectangle(cropped_img.rect())  # 在原图上画出病害区域img.draw_cross(cropped_img.cx(), cropped_img.cy())  # 在病害区域中心画一个十字print("病害区域面积：", cropped_img.area())time.sleep(1000)

解读：这个程序首先初始化摄像头，然后设置病害区域的颜色范围。在循环中，不断填充病害区域的颜色，裁剪出病害区域，并在原图上画出病害区域。最后输出病害区域的面积。

案例二：病症识别

from machine import Pin, I2C
from mpu6050 import MPU6050
import utimei2c = I2C(scl=Pin(4), sda=Pin(5))
mpu = MPU6050(i2c)def is_disease(img):# 在这里添加病症识别的代码，例如：计算图像中像素值的标准差return Falsewhile True:img = sensor.snapshot()if is_disease(img):print("检测到病害")else:print("正常")utime.sleep(1000)

解读：这个程序首先初始化I2C接口和MPU6050传感器。然后在循环中，不断获取图像，并调用is_disease函数进行病症识别。如果识别到病害，输出"检测到病害"，否则输出"正常"。

案例三：病害程度判断

from machine import Pin, I2C
from mpu6050 import MPU6050
import utimei2c = I2C(scl=Pin(4), sda=Pin(5))
mpu = MPU6050(i2c)def disease_level(img):# 在这里添加计算病害程度的代码，例如：计算图像中像素值的标准差return 0while True:img = sensor.snapshot()level = disease_level(img)if level > 100:print("病害严重")else:print("病害轻微")utime.sleep(1000)

解读：这个程序首先初始化I2C接口和MPU6050传感器。然后在循环中，不断获取图像，并调用disease_level函数计算病害程度。根据病害程度的值，输出"病害严重"或"病害轻微"。

案例四：基于颜色和形状的简单病害检测

import sensor, image, time  # 设置传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
sensor.run(1)  # 定义病害颜色范围
disease_color = (100, 100, 255) # 这里的颜色范围需要根据你的病害颜色进行调整  while(True):  img = sensor.snapshot() # 获取图像  img.rgb_to_hsv() # 将RGB图像转换为HSV图像，以便更好地检测颜色  for x in range(img.width()): # 遍历图像的每一个像素  for y in range(img.height()):  h, s, v = img.get_pixel_rgb(x, y) # 获取像素的颜色  if s > 200 and v > 200 and (h < 100 or h > 255): # 如果像素的颜色在病害颜色范围内  img.set_pixel(x, y, (255, 0, 0)) # 将该像素标记为红色  img.rgb_to_gray() # 将HSV图像转换回RGB图像  print(img) # 打印或保存图像

这个程序通过颜色阈值检测病害。要点是，你需要根据实际的病害颜色调整颜色阈值。此外，这个程序只考虑了颜色，没有考虑形状，所以可能会误报一些非病害的红色物体。

案例五：基于颜色和形状的高级病害检测

import sensor, image, time
import cv2 # 引入OpenCV库以进行更复杂的图像处理  # 设置传感器和阈值
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
color_threshold = (100, 100, 255) # 这里的颜色范围需要根据你的病害颜色进行调整
shape_threshold = [50, 50] # 形状阈值，需要根据病害的形状进行调整  while(True):  img = sensor.snapshot()   img.rgb_to_hsv()  contours, _ = cv2.findContours(img.get_grayscale_image(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到所有轮廓  for contour in contours:  if cv2.contourArea(contour) > shape_threshold[0] * img.width() * img.height() * 0.01: # 如果轮廓面积大于形状阈值  mean_color = cv2.meanColor(contour) # 计算轮廓内所有像素的平均颜色  if mean_color[0] < color_threshold[0] and mean_color[1] < color_threshold[1] and mean_color[2] > color_threshold[2]: # 如果平均颜色在病害颜色范围内  cv2.drawContours(img.get_rgbimage(), [contour], -1, (0, 0, 255), 3) # 在原图上画出这个轮廓  print(img)

这个程序通过颜色和形状双重阈值检测病害。要点是，颜色和形状阈值需要根据实际的病害进行调整。此外，使用 cv2.findContours 可以找到图像中的所有轮廓，然后我们可以通过计算每个轮廓内所有像素的平均颜色来判断这个轮廓是否为病害。

案例六：基于深度学习的病害检测

对于深度学习模型的应用，我们通常会使用更复杂的模型，如卷积神经网络（CNN）。由于OpenMV Cam本身的计算能力有限，直接在OpenMV Cam上运行深度学习模型可能会非常慢。通常的做法是在电脑上运行深度学习模型，然后将模型的结果传输到OpenMV Cam上。以下代码只是一个简化的示例，并没有考虑所有的细节和优化。请根据自己的实际情况进行调整。

以下是一个简化的示例，展示如何使用OpenMV Cam进行基于深度学习的病害检测。这个示例使用一个预先训练好的模型，你需要有一个训练好的模型文件(例如.h5或.pb格式)和对应的标签文件。假设你的模型文件名为“model.h5”，标签文件名为“labels.txt”。在OpenMV Cam上的代码：

import sensor, image, time
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model  # 设置传感器并读取模型和标签
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.set_hmirror(0)
model = load_model('path/to/model.h5') # 加载模型
labels = np.loadtxt('path/to/labels.txt', dtype=str) # 加载标签  while(True):  img = sensor.snapshot() # 获取图像  img.rgb_to_hsv() # 将RGB图像转换为HSV图像，以便更好地检测颜色  img_resized = cv2.resize(img.get_rgbimage(), (224, 224)) # 调整图像大小以匹配模型的输入  img_resized = np.expand_dims(img_resized, axis=0) # 增加一维以匹配模型的输入格式  prediction = model.predict(img_resized) # 使用模型进行预测  label = labels[np.argmax(prediction)] # 找到预测结果中概率最大的标签  print("Detected:", label) # 打印检测结果

注意：这个代码只是一个简化示例，并没有考虑所有的细节和优化。你需要根据实际的模型和标签进行调整。同时，由于OpenMV Cam的计算能力有限，直接在上面运行深度学习模型可能会非常慢。通常的做法是在电脑上运行深度学习模型，然后将模型的结果传输到OpenMV Cam上。你也可以考虑使用一些轻量级的深度学习模型，如MobileNet等，这些模型的计算量更小，更适合在资源有限的设备上运行。

案例七：植物病害检测：

import sensor
import image
import timesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)def detect_disease():img = sensor.snapshot()img.to_grayscale()img.binary([150])  # 设定二值化阈值blobs = img.find_blobs()if blobs:for blob in blobs:img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())while True:detect_disease()time.sleep(10)

要点解读：
该代码使用OpenMV Cam实时捕捉图像，并通过图像处理技术进行植物病害检测。
首先，通过设置相机参数，如像素格式、帧大小和自动增益/白平衡等，进行初始化。
在一个无限循环中，调用detect_disease函数进行病害检测。
在detect_disease函数中，获取图像并将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。
然后，使用find_blobs函数找到二值化图像中的连通区域（可能表示病害），并在图像上绘制矩形框和十字标记以标识病害。

案例八：土壤质量检测：

import sensor
import image
import timesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)def detect_soil_quality():img = sensor.snapshot()img.to_grayscale()img.binary([100])  # 设定二值化阈值blobs = img.find_blobs()if blobs:for blob in blobs:img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())while True:detect_soil_quality()time.sleep(10)

要点解读：
该代码使用OpenMV Cam实时捕捉图像，并通过图像处理技术进行土壤质量检测。
首先，通过设置相机参数，如像素格式、帧大小和自动增益/白平衡等，进行初始化。
在一个无限循环中，调用detect_soil_quality函数进行土壤质量检测。
在detect_soil_quality函数中，获取图像并将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。
然后，使用find_blobs函数找到二值化图像中的连通区域（可能表示土壤质量异常），并在图像上绘制矩形框和十字标记以标识问题区域。

案例九：水果瑕疵检测：

import sensor
import image
import timesensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)def detect_fruit_defects():img = sensor.snapshot()img.to_grayscale()img.binary([100])  # 设定二值化阈值blobs = img.find_blobs()if blobs:for blob in blobs:img.draw_rectangle(blob.rect())img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())while True:detect_fruit_defects()time.sleep(10)

要点解读：
该代码使用OpenMV Cam实时捕捉图像，并通过图像处理技术进行水果瑕疵检测。
首先，通过设置相机参数，如像素格式、帧大小和自动增益/白平衡等，进行初始化。
在一个无限循环中，调用detect_fruit_defects函数进行水果瑕疵检测。
在detect_fruit_defects函数中，获取图像并将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。
然后，使用find_blobs函数找到二值化图像中的连通区域（可能表示水果瑕疵），并在图像上绘制矩形框和十字标记以标识瑕疵区域。

请注意，以上案例只是为了拓展思路，可能存在错误或不适用的情况。不同的硬件平台、使用场景和MicroPython版本可能会导致不同的使用方法。在实际编程中，您需要根据您的硬件配置和具体需求进行调整，并进行多次实际测试。需要正确连接硬件并了解所使用的传感器和设备的规范和特性非常重要。对于涉及到硬件操作的代码，请确保在使用之前充分了解和确认所使用的引脚和电平等参数的正确性和安全性。

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