OpenMV简介
OpenMV是一个开源、低成本且功能强大的机器视觉模块。它基于STM32F427CPU，集成了OV7725摄像头芯片，能在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现核心机器视觉算法，并提供了Python编程接口，使得图像处理的复杂度大大降低。
OpenMV的功能非常多样，包括但不限于板级控制、画图、图像滤波、拍摄、特征检测、颜色追踪、codes以及测距等。这些功能使得OpenMV在多个领域都有广泛的应用，例如智能监控、机器人导航、工业视觉、智能家居安防、工业质检、交通监控以及农业智能化等。
OpenMV的特点主要体现在以下几个方面：
- 简单易用：OpenMV使用Python编程语言，使得用户能够更轻松地处理图像。
- 快速响应：由于采用了高性能处理器，OpenMV能够实时响应图像处理需求。
- 多功能性：OpenMV支持多种图像处理功能和算法，能够满足用户多样化的需求。
- 社区支持：OpenMV拥有活跃的社区和丰富的资源，方便用户学习和交流。
总的来说，OpenMV是一个强大的机器视觉模块，具有广泛的应用前景和潜力。
代码应用分析
OpenMV跟嵌入式系统结合可以实现许多智能化的应用案例，本文分享的识别图像数字的案例就是基于OpenMV，同时对于OpenmV3和OpenmV4都适用，配置了相应串口用于与上位机或者嵌入式系统通信。
首先是导入库以及初始化，主要是对传感器进行初始化。第一行是导入Python的标准库和OpenMV Cam的特定库；第二行是从image模块中导入两个常量，用于设计模板匹配的算法；第三行是IO口、定时器和LED的导入。后面都是默认的设置函数，值得注意的是sensor.set_windowing(0, 40, 160, 40)设置了观察窗口的大小，这点比较重要，能够减少处理的数据量，避免浪费资源。
然后加载模板图片，数字识别的原理还是图像识别，OpenmV要先记录模板图片的特征，然后将实际的数字图片跟模板图片对比，判断实际的数字图片跟哪一个模板图片相似度最高，以此来确定数字图片的数字。
最后就是利用img.find_template函数来匹配识别图片和模板图片的相似度。Template是要对比的模板；0.8是相似度阈值，只有当模板与图像的相似度超过了这个阈值时，才认为与模板匹配；step=1表示在搜索时，每次移动一个像素的距离来寻找匹配项，step越小搜索越精确，但会增加搜索时间；roi表示搜索区域；search=SERACH_EX表示搜索算法。当图像与模板匹配时，函数返回值R为匹配区域的位置。
怎么样，简单吧！以上是利用OpenMV识别数字的代码，从以上分析中可以看出，其实不仅仅是识别数字，只要具有某种明显特征可以用来判断，就可以利用上面的算法来识别。下面增大一下难度，假如图像是一排数字，想要识别目标数字所在位置是在左边还是右边，应该怎么办呢？
在进行这个任务之前我们先定义串口，用于调试或者接收嵌入式系统的信息，这里设置其波特率为115200。
然后定义一下串口接收函数，接收目标数字。这里定义了数据帧，防止接收出错。
上位机或嵌入式系统将想要找的数字发送到OpenMV，然后OpenMV再去识别数字并且判断数字位于什么位置。这里仍然需要调用img.find_template函数。识别出来数字之后返回R值是匹配区域的坐标，判断坐标的范围即可以判断数字所在位置。
最后，将识别的信息利用串口发送到上位机或者嵌入式系统中就可以了，识别效果如下图所示。
其他说明
上述介绍的代码实际应用过，可以稳定运行，需要相关程序代码文件用于借鉴学习可以私聊。
