[ ST NUCLEO-U575ZI-Q 测评] 做一个监控显示器

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[ ST NUCLEO-U575ZI-Q 测评] 串口中断不定长接收 - RF/无线 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn)

[ ST NUCLEO-U575ZI-Q 测评] 优化OLED显示 - RF/无线 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn)

前面优化了OLED、串口接收，现在结合在一起做一个监控显示器：

流程图大致如下：

  python程序：

import time

import cv2
from PIL import Image

import serial
import binascii

ser = serial.Serial()


def port_open():
    ser.port = 'COM16'  # 设置端口号
    ser.baudrate = 230400  # 设置波特率 115200
    ser.bytesize = 8  # 设置数据位
    ser.stopbits = 1  # 设置停止位
    ser.parity = "N"  # 设置校验位
    ser.open()  # 打开串口,要找到对的串口号才会成功
    if (ser.isOpen()):
        print("打开成功")
    else:
        print("打开失败")


def port_close():
    ser.close()
    if (ser.isOpen()):
        print("关闭失败")
    else:
        print("关闭成功")


def send(send_data):
    if (ser.isOpen()):
        ser.write(send_data.encode('utf-8'))  # utf-8 编码发送
        # ser.write(binascii.a2b_hex(send_data))  #Hex发送
        print("发送成功", send_data)

# 引入库
cap = cv2.VideoCapture(0)
port_open()
while True:
    ret, frame = cap.read()
    im2 = cv2.resize(frame, (128, 64), )  # 为图片重新指定尺寸

    im2 = cv2.cvtColor(im2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 先要转换为灰度图片
    ret, im2 = cv2.threshold(im2, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 这里的第二个参数要调，是阈值！！

    cv2.imwrite('33.png', im2)  # 存成一张图片！！！
    im = Image.open('33.png')  # 打开对应图片

    #print(im.format, im.size)
    #print(im.size[0],im.size[1])

    a = ""  # 用于保存二进制数，以便于转化为16进制
    dat = 0  # 计算a中保存的二进制位数
    hex16 = 0  # 计算每行输出的16进制个数
    pixel = im.load()
    s = 0  # 从第s行开始执行
    high = 64
    wide = 128
    txt_h = []
    ########参考BMP图转化为16进制的方式，此为行列式逆向
    txt_h.append(0xAA)
    txt_h.append(0x55)
    for z in range(high // 8):  # 每八行执行一循环
        for x in range(wide):  # 图片宽度
            for y in reversed(range(8)):  # 每八个二进制位转化为一个16进制数
                if pixel[x, y + s] == 255:
                    a = a + "0"
                    dat = dat + 1
                else:
                    a = a + "1"
                    dat = dat + 1
                if (dat == 8):
                    # txt_h.append(hex(int(a, 2)))
                    txt_h.append(int(a, 2))
                    a = ""
                    dat = 0
        s = s + 8
    txt_h.append(0xBB)
    print("txt_h:" + str(txt_h))

    data = bytes(txt_h)
    ser.write(data)
    time.sleep(0.01)

    cv2.imshow("Video", im2)
    # 读取内容
    if cv2.waitKey(10) == ord("q"):
        break

# 随时准备按q退出
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 停止调用，关闭窗口

在原来OLED、串口的基础上在main函数加入数据处理以及图片显示：

		if(rxtx_it_usart.rx_flage == 1)
		{
			rxtx_it_usart.rx_flage = 0;
			//判断数据帧是否对;
			if(rxtx_it_usart.rx_buf[0] == 0xAA && rxtx_it_usart.rx_buf[1] == 0x55 && rxtx_it_usart.rx_buf[1026] ==0xBB)
			{
				OLED_ShowPicture(0,0,128,64,&rxtx_it_usart.rx_buf[3],0);
				OLED_Refresh();
			}
			//重新开始接收20个字节数据
			memset(rxtx_it_usart.rx_buf,0,sizeof(rxtx_it_usart.rx_buf));
			HAL_UART_Receive_IT(rxtx_it_usart.huart,rxtx_it_usart.rx_buf,RXBUFFSIZE);
		}

实验效果：

 

OLED监控显示

 

wangerxian

这个可以，图像二值处理是怎么实现的？

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    ret, frame = cap.read()
    im2 = cv2.resize(frame, (128, 64), )  # 为图片重新指定尺寸

    im2 = cv2.cvtColor(im2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 先要转换为灰度图片
    ret, im2 = cv2.threshold(im2, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 这里的第二个参数要调，是阈值！！

    cv2.imwrite('33.png', im2)  # 存成一张图片！！！
    im = Image.open('33.png')  # 打开对应图片

这个就是处理的函数。

okhxyyo

测评汇总：免费申请|ST NUCLEO-U575ZI-Q https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1228653-1-1.html