如果有嵌入式企业需要招聘校园大使，湖南区域的日常实习，任何区域的暑假Linux驱动实习岗位，可C站直接私聊，或者邮件：zhangyixu02@gmail.com，此消息至2025年1月1日前均有效
（1）各位私信问问题之前，看看自己的问题是不是在这个里面再问！
（2）
<1>2023年8月3日，10点25分。增加第三问的细节回答。
<2>2023年8月3日，10点45分。更新关于舵机安装问题，细分路线的实现。
<3>2023年8月3日，13点50分。更新关于获得四个角度之后怎么处理，OpenMV输出PWM的问题。
<4>2023年8月3日，14点。更新系统接线的问题。
答：
<1>如果电池和舵机都是5V系统，那么接线如下。红色的表示VCC，黑色的表示GND。
答：
<1>对的，所以OpenMV输出的PWM的函数是不能赋予浮点数据的，这就导致了OpenMV的PWM输出高电平时间可调空间比较小。
<2>一般来说，这个可调空间虽然小，但是一般的舵机分辨率达不到这个程度。所以说影响不大。
<3>但是还有一些人硬要有足够的可调空间怎么办？那么就可以让其他主控来控制舵机，OpenMV输出位置信息给主控。
<4>相关教程 ： OpenMV串口通讯详解；OpenMV图像处理之后给单片机通讯;
<5>加上了通讯协议的实操教程：2022年十月份电赛OpenMV巡线方案详细代码分析（1）；2022年十月份电赛OpenMV巡线方案（2）—主控代码详细分析；
答：
<1>你获得四个边角之后，可以利用寻找一个线性关系。就是图像中的像素点和PWM的高电平应该是成一个线性关系的，如下图。具体线性关系需要你们自己测得
<2>关于OpenMV输出PWM的教程：OpenMV输出PWM，实现对舵机控制
<3>因为世界上不可能存在两个一模一样的东西，所以这两个舵机给他们同步输出一个PWM，也可能导致跑不出来一个直线。所以需要细分路线。具体实现思路看我下面的细分路线实现。
答：
<1>一个PWM的周期是20ms对不对。假设我要从坐标点(5,9)到(7,9)。假设通过实际测试结果发现，P7的PWM的高电平时间从500ms到1000ms，P8的PWM的高电平时间从800us到1300us。（为了给哪些没有阅读能力的人强调一下，这里是假设！假设！假设！我没有实操！）
<2>因此，我们可以尝试，每20ms，让P7和P8 的PWM高电平时间同时增加10us。最终20ms * (1000-500) / 10=1S走完。
<3>但是有一些人反馈，他就是这样细分的，但是还是不能走直线。那么就可以尝试，P7和P8每20ms增加的PWM高电平时间不同。最终找到合适的点。
<4>注意，P7和P8没必要同时到达指定的PWM的高电平时间，一些小偏差，肉眼看不出来的！
这个我在交流群看到的两种安装方法
答：
寻找整个矩形框，找到矩形框之后。根据下面这个代码进行调整，获得矩形框的左上角xy坐标，然后自己找到合适的PWM值。可以写死，有人做到了。但是最好上PID
import sensor, image, time
sensor.reset() # 初始化摄像头传感器
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用 RGB565 彩图
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 使用 QQVGA 分辨率
sensor.skip_frames(10) #跳过几帧，让新的设置生效。
sensor.set_auto_whitebal(False) # 因为是颜色识别，所以需要把白平衡关闭
clock = time.clock() # 追踪帧率，影响不大
#__________________________________________________________________
#定义寻找最大色块的函数，因为图像中有多个色块，所以追踪最大的那个
def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob[2]*blob[3] > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob[2]*blob[3]
return max_blob
#__________________________________________________________________
while(True):
clock.tick() # 跟踪快照()之间经过的毫秒数。
img = sensor.snapshot() # 截取一张图片
blobs = img.find_blobs([black_threshold]) #识别黑色阈值
max_blob = find_max(blobs) #调用上面自定义函数，找到最大色块
max_blob.x() #返回识别区域左上角的x坐标
max_blob.y() #返回识别区域左上角的y坐标
max_blob.w() #返回识别区域的宽度
max_blob.h() #返回识别区域的长度
答：
<1>肯定的，一开始我认为是只要一个OpenMV就可以了。后面发现发挥题和基础题的追踪激光颜色不一样。所以需要使用两个OpenMV，激光都固定在OpenMV上面。
<2>激光和摄像头的摆放位置肯定会产生造成偏差，所以这个要你自己调整好PWM
答：
实在不行用PID，是伪代码，需要微调。
from pid import PID
from pyb import Servo #从内置pyb导入servo类，也就是舵机控制类
pan_servo=Servo(1) #定义两个舵机，对应P7引脚
tilt_servo=Servo(2) #定义两个舵机，对应P8引脚
pan_servo.calibration(500,2500,500)
tilt_servo.calibration(500,2500,500)
max_blob = find_max(blobs) #调用上面自定义函数，找到最大色块
pan_error = max_blob.cx()-img.width()/2 #获取中心位置x坐标
tilt_error = max_blob.cy()-img.height()/2 #获取中心位置y坐标
pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1) #上面两个都是进行PID运算，
print("pan_output",pan_output)
pan_servo.angle(pan_servo.angle()+pan_output) #将最终值传入两个舵机中，追踪目标
tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()-tilt_output)# 因为两个舵机方向和摆放位置不同，所以一个是+一个是-
答：
看我OpenMV专栏
答：
<1>先拿示波器测试OpenMV的PWM输出是否正常。
<2>那万用表测试接线是否正常，如果万用表显示没问题，再焊接一下。
<3>如果上面两个都测试通过，说明舵机坏了
答：
刚刚我尝试了一下，发现OpenART mini可以直接放在OpenMV上跑。所有建议各位，先拿着百度网盘现成的代码尝试跑一下。如果提示bug，就把有bug的部分注释了。应该是可行的。
答：
<1>K210的资料没有！没有！没有！认真看字！
<2>OpenMV没有完整代码，所有代码都是在博客里面了！
<3>博客视频不算使用的OpenMV，是OpenART mini，认真看字！代码在我分享的百度网盘里面！
答：可以的，但是OpenMV控制的话，官方已经提供了PID控制代码。我们只需要调整P值就可以了。而我们用主控控制舵机的话，还需要自己调整PID，又现成的用现成的比较好。
答：
<1>舵机看你选择的是多少V的，如果你的舵机VCC要求12V，那么就供12V的电压。但是我推荐常规的mg90s舵机，sg90舵机也可以。
<2>单片机的供电，要看你的单片机VDD要求多少，如果是MSP430，STM32这种，一般供电都是3.3V。如果你是使用的STC89系列单片机，就需要供5V电压。
<3>舵机，电池，OpenMV，单片机的GND都要连接在一起。这就是系统需要供电，提供基准电压。
答：
<1>我简单看了一下题目，个人认为如果只做基础题只要一个OpenMV就可以了。如果不行，可以通过OpenMV和主控进行通讯实现引脚扩展。
<2>相关教程：OpenMV串口通讯详解
答：不是的一个是main.py，一个是pid.py。都放在OpenMV的根目录。（也就是插上OpenMV自动打开的那个目录）
答：
这个肯定就需要你们自己处理好了，肯定不能一个题目一个代码。我只是提供思路，所以这些你需要自己整合好。
答：
我没有实物，只是这个之前刚刚做过，就提供出来思路。没有代码！！！
答：
本人已和百度，bing达成高度合作，有些问题可以直接百度或者bing上搜索！
个人建议使用舵机
答：
希望各位仔细看博客，都说了，看OpenMV控制舵机的教程：OpenMV输出PWM，实现对舵机控制这篇博客。别再问这种问题了！！！
答：
我提供的都是伪代码，需要自己进行相应的调整。不能直接跑！！！
答：
<1>个人认为只需要一个OpenMV即可，因为OpenMV上有图像处理单元，有RGB灯，有两路舵机控制。至于最终结果是不是这样，还不清晰。因为我没有实操。但是我还是认为一个OpenMV就可以做完这道题目。
<2>除了一个OpenMV以外，我个人建议最好用上无畸变镜头。购买链接：
https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c-s.w5003-18207055866.1.6b0b1dc1nPB6IZ&id=601956249175&scene=taobao_shop
答：
<1>可行，但是和上面一样，我还是建议只用一个OpenMV。如果你硬要用stm32控制，我也不拦着，这个是OpenMV串口通讯教程：OpenMV串口通讯详解
<2>工作量是会大一些，毕竟一个主控就行的事情，你硬要搞两个。
1问：E题可以使用openmv吗？
答：E题只禁止笔记本和台式机。其他任意
2问：E题目标运动追踪系统能用树莓派不？
答：同上。
3问：E题，云台和屏幕的高度关系是怎么样的？
答：自定。
4问：请问e题基本要求(1)进行自动复位时屏幕的位置是一直固定吗？
答：当然，只有绿色激光笔可以移动。
5问：E题中主板能用stm32的战舰精英mini版吗？E题中基本要求一测试完之后是否可以复位？
6问：请问E题运动目标控制与自动追踪系统中的屏幕，对材质有什么特殊要求吗？
答：白色。
7问：E题 1. 摄像头模块的摆放位置是否有要求，题目中未提及；2. 现场测试的屏幕材料是否确定，可否提供材料名称？
答：屏幕可自带。其他自定。
8问：E题：封装时屏幕和靶纸要一起封入带去吗？还是测试时由组委会提供所有队伍统一使用的？
答：封箱后自己带。赛区不提供屏幕和靶纸。
9问：E题中的两种激光笔测试开始后是一直要亮着吗？
答：自定。
10问：E题的基础部分第一问里边的“在任意位置按下按键可以复位”任意位置需要我们自己能达到还是说只需要把重点放在能复位？
答：题目已经说的很清楚，光斑处在任意位置都可通过复位功能回到原点
11问：E题屏幕高度有要求么？
答：自定。
12问：E题基础部分第一问的“任意位置都可以复位”我们需要自己写程序让激光笔达到人意位置然后再按下按键复位还是说到哪个位置不需要管只要能做到复位就可以了？
答：题目已经说的很清楚，光斑处在任意位置都可通过复位功能回到原点。
13问：测试场地屏幕是否与外界环境线条分界明显？
答：没有要求。