シリアル通信 I

ビデオチュートリアル27 - シリアル通信でデータを送信する:

ビデオチュートリアル28 - シリアル通信でデータを受信する:

はじめに

シリアル通信を使う理由は何でしょうか。他のMCUに情報を送信する必要がある場合があるためで、シリアル通信はシンプルかつ汎用性が高く、基本的にどのMCUにもシリアルポートが搭載されています。

TTLシリアルには少なくとも3本の線が必要です。TXD、RXD、GNDです。TXDは送信端、RXDは受信端、GNDはグランド線です。接続する際は、OpenMVのRXDを相手MCUのTXDに、OpenMVのTXDを相手MCUのRXDに接続する必要があります。下図の通りです。

import time
from machine import UART
#from pyb import UART

# OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7、OpenMV2 M4 のUART(3)はP4-TX P5-RX
uart = UART(3, 19200)   # OpenMV RTではこの行をコメントアウトし、次の行のUART(1)を使用する
#uart = UART(1, 19200)  # OpenMV RTではこのUART(1)の行を使用し、上のUART(3)の行をコメントアウトする
# OpenMV RTにはシリアルポートUART(1)しかなく、P4-TX P5-RXに対応する。OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7のUART(1)はP0-RX P1-TX

while(True):
    uart.write("Hello World!\r")
    time.sleep_ms(1000)

まずボーレート19200でシリアルポートをインスタンス化し、次にwriteメソッドを呼び出します。

注: OpenMV RTにはシリアルポートUART(1)しかなく、P4-TX P5-RXに対応します。

OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7のシリアルポートUART(1)はP0-RX P1-TXです。

OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7、OpenMV2 M4のシリアルポートUART(3)はP4-TX P5-RX です。

複雑なデータの送信

前のセクションではjson文字列について説明しました。

# ブロブ検出とUART送信
import csi, image, time
csi0 = csi.CSI()

#from pyb import UART
from machine import UART
import json
# カラートラッキングをうまく機能させるには、照明が一定である
# 非常に管理された環境が理想的です...
yellow_threshold   = (65, 100, -10, 6, 24, 51)
# 緑色のものを追跡する場合は、上記の設定を調整する必要があるかもしれません...
# フレームバッファ内の領域を選択して、色の設定をコピーします。

csi0.reset() # カメラセンサーを初期化します。
csi0.pixformat(csi.RGB565) # RGB565を使用します。
csi0.framesize(csi.QQVGA) # 速度を優先してQQVGAを使用します。
csi0.snapshot(frames=10) # 新しい設定を反映させます。
csi0.auto_whitebal(False) # オートホワイトバランスをオフにします。
clock = time.clock() # FPSを計測します。

# OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7、OpenMV2 M4 のUART(3)はP4-TX P5-RX
uart = UART(3, 115200)   # OpenMV RTではこの行をコメントアウトし、次の行のUART(1)を使用する
#uart = UART(1, 115200)  # OpenMV RTではこのUART(1)の行を使用し、上のUART(3)の行をコメントアウトする
# OpenMV RTにはシリアルポートUART(1)しかなく、P4-TX P5-RXに対応する。OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7のUART(1)はP0-RX P1-TX

while(True):
    img = csi0.snapshot() # 画像を撮影して返します。

    blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])
    if blobs:
        print('sum :', len(blobs))
        output_str = json.dumps(blobs)
        for b in blobs:
            # ブロブの周囲に矩形を描画します。
            img.draw_rectangle(b.rect) # 矩形
            img.draw_cross((b.cx, b.cy)) # 中心座標 cx, cy

        print('you send:',output_str)
        uart.write(output_str+'\n')
    else:
        print('not found!')

出力結果は次のようになります。

sum : 1
you send: [{x:17, y:23, w:37, h:12, pixels:178, cx:40, cy:29, rotation:3.060313, code:1, count:1}]
sum : 2
you send: [{x:34, y:24, w:19, h:13, pixels:149, cx:45, cy:30, rotation:3.120370, code:1, count:1}, {x:23, y:30, w:8, h:2, pixels:17, cx:27, cy:30, rotation:0.046378, code:1, count:1}]

これによって、すべてのブロブが送信されます。

データを絞り込んで送信する

しかし、大量のデータを送信したくない場合もあります。例えば、最大のカラーブロックの中心座標x、yだけを送信したいとします。\ 送信したいデータを組み立てます。

forループを書き、続いてfind_max()関数を書きます。

# ブロブ検出とUART送信
import csi, image, time
csi0 = csi.CSI()

#from pyb import UART
from machine import UART
import json
# カラートラッキングをうまく機能させるには、照明が一定である
# 非常に管理された環境が理想的です...
yellow_threshold   = (65, 100, -10, 6, 24, 51)
# 緑色のものを追跡する場合は、上記の設定を調整する必要があるかもしれません...
# フレームバッファ内の領域を選択して、色の設定をコピーします。

csi0.reset() # カメラセンサーを初期化します。
csi0.pixformat(csi.RGB565) # RGB565を使用します。
csi0.framesize(csi.QQVGA) # 速度を優先してQQVGAを使用します。
csi0.snapshot(frames=10) # 新しい設定を反映させます。
csi0.auto_whitebal(False) # オートホワイトバランスをオフにします。
clock = time.clock() # FPSを計測します。

# OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7、OpenMV2 M4 のUART(3)はP4-TX P5-RX
uart = UART(3, 115200)   # OpenMV RTではこの行をコメントアウトし、次の行のUART(1)を使用する
#uart = UART(1, 115200)  # OpenMV RTではこのUART(1)の行を使用し、上のUART(3)の行をコメントアウトする
# OpenMV RTにはシリアルポートUART(1)しかなく、P4-TX P5-RXに対応する。OpenMV4 H7 Plus、OpenMV4 H7、OpenMV3 M7のUART(1)はP0-RX P1-TX

def find_max(blobs):
    max_size=0
    for blob in blobs:
        if blob.pixels > max_size:
            max_blob=blob
            max_size = blob.pixels
    return max_blob

while(True):
    img = csi0.snapshot() # 画像を撮影して返します。

    blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])
    if blobs:
        max_blob=find_max(blobs)
        print('sum :', len(blobs))
        img.draw_rectangle(max_blob.rect)
        img.draw_cross((max_blob.cx, max_blob.cy))

        output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx,max_blob.cy) # 方法1
        #output_str=json.dumps([max_blob.cx,max_blob.cy]) # 方法2
        print('you send:',output_str)
        uart.write(output_str+'\r\n')
    else:
        print('not found!')

結果:

sum : 6
you send: [63,45]
sum : 2
you send: [60,50]
sum : 1
you send: [61,51]

上記のコードでは、

output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx,max_blob.cy) # 方法1

および

output_str=json.dumps([max_blob.cx,max_blob.cy]) # 方法2

データ構造がシンプルなため、結果は同じです。Pythonの文字列フォーマット機能を使っても、JSONの変換機能を使っても構いません。

この結果からわかるように、複数のカラーブロックが見つかった場合でも、送信されるのは最大のカラーブロックの座標のみです。

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