一、OpenMV简介
OpenMV是一款低功耗、高性能、易于使用的机器视觉平台。它使用Python编程语言，配备了高性能的ARM Cortex-M7处理器，并提供了摄像头、LCD屏幕、Wi-Fi和多个传感器模块的接口。OpenMV可以在嵌入式系统、机器人、物联网等多个领域得到广泛应用。
相对于其他单板计算机（如树莓派），OpenMV具有更高的专业性和性能。它专注于机器视觉的处理，可以在实时视频流处理中提供更快的速度和更低的功耗，同时还集成了更多常用的机器视觉算法，用户可以通过Python API来操作相关功能。
二、OpenMV的应用领域
OpenMV在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的领域：
1.机器人
在机器人领域，机器视觉是一项重要技术。通过OpenMV，机器人可以较为稳定地进行图片识别、物体跟踪、二维码扫描等任务，帮助机器人更好的完成任务。此外，OpenMV还提供了串口、Wi-Fi、蓝牙等传输方式，使得机器人的通讯变得更为便捷。
2.智能家居
在智能家居领域，OpenMV可以通过摄像头实现动态人脸识别、手势识别、声音识别等功能，将智能家居控制更加智能化、便捷化。此外，还可以通过OpenMV的温度、湿度、气压等传感器接口实现环境感知，控制家居设备的运行状态。
3.物联网
在物联网领域，OpenMV可以通过摄像头实现运动检测、人脸识别、QR码识别等功能，实现对设备周边环境的感知，监测设备运行状态并对其进行控制调整。同时，OpenMV提供了Wi-Fi模块，通过Wi-Fi与互联网进行通讯，实现对设备的远程控制。
三、OpenMV的编程
OpenMV使用Python作为编程语言，Python在图像处理领域有着良好的支持。由于Python是一种高级语言，代码易于编写和修改，并具有较强的可读性，因此非常适合于Machine Vision和Deep Learning技术。OpenMV提供了丰富的Python库，用户可以轻松访问各种机器视觉功能，让开发变得更加简单。
OpenMV的编程模式
OpenMV的编程模式分为两种：
1. 独立模式
独立模式是默认的编程模式，通过IDE（集成开发环境）或USB随便一个缆进行编程。这个模式下OpenMV可以将程序储存在嵌入式设备中，而且这个设备不需要主板，就可以运行程序和调用模块。
2. IDE模式
IDE模式是支持在线调试和实时图像数据显示的编程模式，用户通过在IDE中编写Python代码，并将其通过USB C 将代码上传并执行在OpenMV设备中，同时IDE通过串口调试功能，实现了用户与OpenMV设备之间的交互。
OpenMV的代码示例
#颜色追踪
import sensor, image, time
# 颜色阈值，色块颜色相近，调整一下阈值就可以
boundaries = [(30, 100, 30, 80, 15, 80)]
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False) #自动AGC关掉，保持亮度一致
sensor.set_auto_whitebal(False) #自动白平衡关掉，色彩一致
clock = time.clock()
while(True):
clock.tick()
img = sensor.snapshot() # 读取图片
for blob in img.find_blobs(boundaries):
# 保证色块足够大
if blob.pixels() > 100:
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
print(clock.fps())
四、OpenMV的硬件规格
OpenMV的硬件规格如下：
- CPU: 单核Cortex-M7处理器，240MHz
- 内存：512KB+32MB SPI RAM
- 外设：QVGA彩色LCD、Wi-Fi、45度转接头、2个GPIO端口、I2C、SPI和UART接口、3xADC、DAC、PWM、CAN
- 摄像头：OV7725 640×480 of image sensor
- 功耗：120mA，最大电压为5V
五、总结
OpenMV是一个非常好用的机器视觉平台，专注于机器视觉的处理并集成了更多常用的机器视觉算法。它使用Python作为编程语言，Python有较高的图像处理支持。OpenMV在机器人、智能家居、物联网等领域都有广泛的应用，而且提供了简单易用的Python API，让开发者轻松掌握各种机器视觉功能。