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目前该固件下的OPENMV相关的功能只有以下功能
注意：
ee=camera.capture().resize(128,96)#修改大小 128X96的分辨率
import camera
camera.init(0,format=2)
camera.init(0,format=camera.GRAYSCALE)
#默认灰度图
camera.init(0,format=3)
camera.init(0,format=camera.JPEG)
#JPG格式
# 相关格式
# JPEG -- 3
# YUV422 -- 1
# GRAYSCALE -- 2
# RGB565 -- 0
camera.framesize(5)
#320X240 设置分辨率
img=camera.capture()
import uos
from machine import SDCard
#FAT 格式的存储卡
uos.mount(SDCard(),'/sd')
uos.listdir()
uos.chdir('/sd')
uos.listdir()
fg=open("a.jpg","w")
fg.write(img)
fg.close()
#thonny 使用直接右击下载文件，直接查看，本地空间，OPENMV下的esp32cam有1MB的可用空间，单纯micropython下有2MB的空间
#闪关灯
#GPIO4 为LED补光灯，若长时间使用会有严重的发热问题
from machine import Pin
flash=Pin(4,Pin.OUT)
flash.on() #打开闪关灯
flash.off() #关闭闪关灯
img参数直接打印为： 分辨率 文件类型 文件大小
在非jpg下 建设使用320x240 的分辨率（默认分辨率） 可用分辨率：
需要250ms （推荐分辨率 可以4FPS）
需要750ms
需要2000ms（不建议使用）
JPG模式下全分辨率可用，但是使用OPENMV建议处理分辨率为320x240 或 400x296
使用img（拍摄完的对象）进行处理 使用help(img)查看其方法 和openmv的stm32设备下，除了拍照方面不同，其他方面都差不多,文档地址： book.openmv.cc 大家做相应的替换
img.find_qrcodes() 若识别到二维码，就会返回扫描的相关数据。 但是二维码需要使用灰度图片
import time,camera
camera.init(0,format=2)
camera.init(0,format=camera.GRAYSCALE)
while True:
img=camera.capture()
e=img.find_qrcodes()
if e:
print(e)
time.sleep(0.5)
每个函数都需要用到的参数 color=[r,g,b]，简单点用白色 [255,255,255]
ee.draw_line((10,10,20,30),color=[255,255,255]) #线段元组 x1 y1 x2 y2
ee.draw_rectangle((24,47,20,30),color=[155,55,55])#矩形元组x y w h
ee.draw_circle(50,40,30,color=[255,255,255]) #x y r半斤
ee.draw_cross(80,50,size=15,color=[255,255,255]) #x y size=十字线段长度
ee.draw_string(70,10,"openmv esp32",color=[255,255,255]) #x y 文字信息
因为没有USB，所以不能使用OPENMV IDE，但是我们可以曲线救国（勉强能用），建议使用ST7789 的LCD屏幕 320x240的分辨率，20元左右(SSD1351 的OLED屏幕），直接接收RGB565的数据，建议使用分辨率320x240（128x128，目前draw.py里面的分辨率是128x96（因为手头上只有这个屏幕））。需要注意的是，ESP32CAM在非JPG下仅能4FPS的速度，外接屏幕只有2.5-3FPS（需要压缩图片到合适的分辨率），勉勉强强吧；俗话说：1帧能玩，2帧流畅，3帧电竞。这个还是挺能打的。
强烈建议使用ST7789的LCD屏幕 使用原生320x240分辨率
使用时请先上传 st7789py.py 到你的ESP32cam
| ST7789 | ESP32CAM |
|---|---|
| SCK | 12 |
| SDA | 13 |
| REST | 15 |
| DC | 14 |
| BLK | 2 |
| VCC | 3v3 |
| GND | GND |
import st7789py as st7789
from machine import SPI,Pin,UART
import machine
import time
import gc
import camera
#LCD 初始化
spi = SPI(2, baudrate=20000000, polarity=1, sck=Pin(12), mosi=Pin(13))
tft = st7789.ST7789(spi, 320, 240, reset=Pin(15, Pin.OUT), dc=Pin(14, Pin.OUT),backlight=Pin(2,Pin.OUT))
tft.rotation(1)
tft.fill(st7789.BLUE)
camera.init(0,format=0)
while True:
s=time.ticks_ms()
ea=camera.capture()
fps=1000/(time.ticks_ms()-s)
ea.draw_string(200,200,str(fps)[0:3]+"fps",color=[255,2,25])
tft.blit_buffer(ea.to_bytes(), 0, 0, 320, 240)
导入ssd1351.py使用。
接线
| SSD1351 | ESP32CAM |
|---|---|
| DIN | 14 |
| CLK | 2 |
| DC | 15 |
| CS | 13 |
| RES | 12 |
from machine import Pin,SPI
from ssd1351 import Display
import camera
spi = SPI(2, baudrate=14500000, sck=Pin(2), mosi=Pin(14))
display = Display(spi, dc=Pin(15), cs=Pin(13), rst=Pin(12),width=128,height=128)
camera.init(0,format=0)
ee=camera.capture().resize(128,96)#修改大小 128X128的屏幕没买，手头上只有128x96屏幕
ee.draw_line((10,10,20,30),color=[255,255,255]) #线段元组 x1 y1 x2 y2
ee.draw_rectangle((24,47,20,30),color=[155,55,55])#矩形元组x y w h
ee.draw_circle(50,40,30,color=[255,255,255]) #x y r
ee.draw_cross(80,50,size=15,color=[255,255,255]) #x y 十字线段长度
ee.draw_string(70,10,"openmv esp32",color=[255,255,255])
display.draw_image_ram(ee.to_bytes(), 0, 30, 128, 96)
Lab颜色空间中，L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色，负端代表蓝色。openmv是基于LAB来寻找色块的。 因为没有USB口所以不能像其他openmv设备一样使用openmv IDE进行快速调价。仅能使用预估识别几个大体颜色。
第一个重要参数就是thresholds(颜色的阈值),为列表，列表中含有颜色范围的元组colors= (minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB)
第二个参数roi感兴趣区域(x,y,w,h) 位置，长宽
x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素，默认为2，如果你只想查找宽度10个像素以上的色块，那么就设置这个参数为10：
y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的像素，默认为1，如果你只想查找宽度5个像素以上的色块，那么就设置这个参数为5：
反转阈值，把阈值以外的颜色作为阈值进行查找
area_threshold 面积阈值，如果色块被框起来的面积小于这个值，会被过滤掉
pixels_threshold 像素个数阈值，如果色块像素数量小于这个值，会被过滤掉
merge 合并，如果设置为True，那么合并所有重叠的blob为一个。 注意：这会合并所有的blob，无论是什么颜色的。如果你想混淆多种颜色的blob，只需要分别调用不同颜色阈值的find_blobs。
返回一个blobs的列表，其中有匹配的对象
for blob in blobs:
pass
blob.rect() 返回这个色块的外框——矩形元组(x, y, w, h)，可以直接在image.draw_rectangle中使用。
blob.x() 返回色块的外框的x坐标（int），也可以通过blob[0]来获取。
blob.y() 返回色块的外框的y坐标（int），也可以通过blob[1]来获取。
blob.w() 返回色块的外框的宽度w（int），也可以通过blob[2]来获取。
blob.h() 返回色块的外框的高度h（int），也可以通过blob[3]来获取。
blob.pixels() 返回色块的像素数量（int），也可以通过blob[4]来获取。
blob.cx() 返回色块的外框的中心x坐标（int），也可以通过blob[5]来获取。
blob.cy() 返回色块的外框的中心y坐标（int），也可以通过blob[6]来获取。
blob.rotation() 返回色块的旋转角度（单位为弧度）（float）。如果色块类似一个铅笔，那么这个值为0180°。如果色块是一个圆，那么这个值是无用的。如果色块完全没有对称性，那么你会得到0360°，也可以通过blob[7]来获取。
blob.code() 返回一个16bit数字，每一个bit会对应每一个阈值。举个例子：
blobs = img.find_blobs([red, blue, yellow], merge=True)
如果这个色块是红色，那么它的code就是0001，如果是蓝色，那么它的code就是0010。注意：一个blob可能是合并的，如果是红色和蓝色的blob，那么这个blob就是0011。这个功能可以用于查找颜色代码。也可以通过blob[8]来获取。
blob.count() 如果merge=True，那么就会有多个blob被合并到一个blob，这个函数返回的就是这个的数量。如果merge=False，那么返回值总是1。也可以通过blob[9]来获取。
blob.area() 返回色块的外框的面积。应该等于(w * h)
blob.density() 返回色块的密度。这等于色块的像素数除以外框的区域。如果密度较低，那么说明目标锁定的不是很好。 比如，识别一个红色的圆，返回的blob.pixels()是目标圆的像素点数，blob.area()是圆的外接正方形的面积。
其中黑色是最简答的颜色，也是各自竞赛用的最多的。
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已更新face.py 性能过低，320x240分辨率识别人脸性能再0.1FPS，使用resize方法到128x96，基本可以达到3FPS左右
find_rects() find_circle() 使用寻找图形，请勿使用resize(), 坑：用resize()之后再find_rects()会导致重启，另一个无此bug
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