OpenCV与STM32物体检测系统

项目结构

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├── stm32_project/           # STM32项目目录
│   ├── Inc/                # 头文件目录
│   │   ├── protocol.h     # 协议定义
│   │   └── ...
│   ├── Src/               # 源文件目录
│   │   ├── protocol.c     # 协议实现
│   │   └── ...
│   └── ...
├── python/                 # Python项目目录
│   ├── main.py           # 主程序
│   ├── camera.py         # 摄像头控制
│   └── ...
└── README.md              # 项目说明文档

功能说明

1. 使用OpenCV进行实时物体检测
2. 通过串口与STM32通信
3. 根据检测结果控制LED指示灯

通信协议

• 命令格式：单字符命令
  • 'A': 检测到物体A
  • 'B': 检测到物体B
  • 'N': 未检测到物体
• 响应格式：
  • "ACK_A\r\n": 确认收到A命令
  • "ACK_B\r\n": 确认收到B命令
  • "ACK_N\r\n": 确认收到N命令
  • "ERR\r\n": 错误响应

使用说明

1. STM32端：

   • 编译并下载程序到STM32开发板
   • 确保LED1和LED2正确连接
   • 通过UART1与Python程序通信

2. Python端：

   • 安装依赖：pip install -r requirements.txt
   • 运行程序：python main.py
   • 按'q'键退出程序

开发环境

• STM32CubeIDE
• Python 3.8+
• OpenCV 4.5+
• VSCode

注意事项

1. 确保摄像头正确连接
2. 检查串口连接是否正确
3. 确保LED引脚配置正确

YOLO物体检测应用

这是一个基于YOLOv4-tiny的实时物体检测应用程序，使用OpenCV和Python实现。该应用程序可以通过摄像头实时检测物体，并可以保存检测结果。

功能特点

• 使用YOLOv4-tiny进行实时物体检测
• 支持显示检测框、标签和置信度
• 显示FPS和推理时间等性能指标
• 错误处理和异常恢复机制
• 支持按键保存检测结果
• 支持自动保存检测到物体的帧
• 兼容不同版本的OpenCV

系统要求

• Python 3.6或更高版本
• OpenCV 4.2或更高版本
• NumPy
• 摄像头或视频输入设备

安装

1. 克隆或下载代码库
2. 安装所需依赖：

pip install opencv-python numpy

3. 下载YOLOv4-tiny模型文件：
   • yolov4-tiny.weights：预训练权重文件
   • yolov4-tiny.cfg：模型配置文件
   • coco.names.txt：类别名称文件

使用方法

基本用法：

python object_detection.py

命令行参数：

python object_detection.py --config yolov4-tiny.cfg --weights yolov4-tiny.weights --names coco.names.txt --camera 0 --confidence 0.5 --nms 0.4 --save --output output

参数说明：

• --config：YOLO配置文件路径（默认：yolov4-tiny.cfg）
• --weights：YOLO权重文件路径（默认：yolov4-tiny.weights）
• --names：类别名称文件路径（默认：coco.names.txt）
• --camera：摄像头索引（默认：0）
• --confidence：置信度阈值（默认：0.5）
• --nms：非极大值抑制阈值（默认：0.4）
• --save：启用检测结果保存功能
• --output：输出文件夹（默认：output）

键盘快捷键

在程序运行时，可以使用以下键盘快捷键：

• q：退出程序
• s：手动保存当前帧（如果启用了保存功能）

错误处理

应用程序包含多种错误处理机制：

• 检查所需文件是否存在
• 处理摄像头初始化失败的情况
• 处理视频帧获取失败时的重连机制
• 处理物体检测和渲染过程中的异常
• 防止非法的坐标值和数组访问错误

示例输出

程序在终端上会输出如下信息：

摄像头分辨率: 640x480, FPS: 30.0
已保存检测结果到: output/detection_20230915_153045.jpg
总运行时间: 120.56秒
处理帧数: 3512
平均FPS: 29.13
保存的检测结果: 15张

许可证

MIT

openCVandSTM32