Open_MV学习笔记1：开发环境获取

稍微学点计算机视觉相关吧，从今天开始浅浅地学习一下Open_MV，以及回忆一下Python编程相关，Open_mv编程需要用到Python，因此设俩个专栏：Open_mv专栏与Python的专栏，大家可以与我一起，在俩者之间跳转了学习~~

目录

 前言：

Open_mv简介：

开发环境获取：

初次调试镜头 ：

 帧率，分辨率：

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 前言：

从本文开始介绍学习Open_MV，但这个Open_MV专栏应该不会更新太多文章，毕竟电赛被它坑过，连测准一个直角都十分困难的视觉处理设备，真是不敢恭维，但手头能拿到的就是这款Open_mv4 ，因此浅学一下，增加这方面知识，同时规劝大家不要深入学Open_mv，太坑了，识别不准确，图像畸变噪声要自己想办法处理，有时采样帧率低 都是不小的问题，想深入，有更多开发前景地 学习视觉处理设备，还是推荐大家学习价格更高，更准的深度摄像头~

Open_mv简介：

Open_mv是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。以STM32F427CPU为核心，集成
了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提
供Python编程接口。使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语
言使用OpenMV:提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV.上的机器视觉算法包括：寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。

（看起来很高大上，但实测亲身教训告诉我们，实际开发过程中他们对于形状检测的库并不完整，我们是在2023年电赛使用它，在制定解题方案时默认为它的库能轻松实现90度的直角检测，实践却发现没法做到，在消除噪声，帧率协调，图像像素点畸变不准确等多方面收到严重困扰，因此希望大家不要过于信任其库的完善性）

开发环境获取：

Open_mv是星瞳科技接手的，这是他们的官网：

OpenMV | 星瞳科技

点击软件下载就能获取他们的IDE开发软件，Open_mv编程使用Python语言，注意学习一下Python的基本语句~

以下网址有他们的开发库，教学学习资料：

视频教程 · OpenMV中文入门教程

安装好后我们就能打开软件，插上Open_mv,然后点击左下角连接设备

 然后他就会弹出一个希望你去激活的弹窗，我们可以不去管他，一路no no no就行，这官方要饭了属于是，学生党不建议购买它的激活码，15美刀太贵了~~

 他还在最后继续威胁，说不资助就每次都弹窗，那咱们也没办法~~~~（实际不影响使用）

初次调试镜头 ：

 然后先运行一下脚本，打开图像，辅助调试一下镜头：

 我们发现新到手的图像很模糊，这是因为镜头没有手动调焦，此时可以我们可以转动它的镜头来调焦，镜头与镜头座之间有个小圈，是往里转固定用的，需要注意一下：

 红色是镜头，蓝色是镜头圈，转红色的调整焦距，调整得合适了，再把蓝色的顺时针往镜头座转固定好：

调整好后，图像就变得清晰多了：

然后，Open_mv有许多各种类型的镜头可以购买选择，根据不同需要，有的像望远镜，有的超广角，等等，而我之后的学习只会使用常规镜头，因为买不起其它的镜头~~

 帧率，分辨率：

 右下角能获取看到它的帧率，分辨率等：

我这里是320*240的分辨率，这是像素点个数的概念，十分重要，图像处理也是基于这些庞大数量（其实也就76800）的像素点的 ，大部分库传输获取的数据也是与分辨率与像素点有关

最右下角的FPS就是帧率了，这应该是每秒可以处理的图像个数的意思，此项应该越高越好，帧率高低应该与程序算法执行起来的时间复杂度有很大关系，这个需要在编程时格外注意~

 结束语：

对于开发环境的理解，去官方网站学习只会比我这更加详细，而这第一篇文章目的只是辅助补充说明一些东西~