在MM32单片机上使用MicroPython开发智能小车

嵌入式大杂烩 2021-11-27 21:50

简 介: 完整的开源代码以及移植说明正在整理当中。建立共同的生态圈,使得更多人加入应用模块中,丰其羽翼、壮其筋骨。让更多非专业人士体会编程快乐。
关键词 MM32MicroPythonOLED

01 下海口

▲ 图1  想当年,第六届智能车竞赛,吃鸡腿

  这个男人(MindMotion, 苏勇),在10月17在上海一家火锅店 边吃饭,边回想当年参加智能车竞赛[1] 的时候,边夸下海口,今年能够让同学们在MindMotion单片机上使用MicroPython开发车模作品。

  时间过去了一个多月了,他在原来空空荡荡的 MicroPython内核上,针对MM32F3277单片机实现了那些功能呢?

  下面是使用 dir(machine) 看到的主要功能。

MicroPython v1.16 on 2021-11-25; MB_F3270 with MM32F3277G7P
>>> import machine
>>> dir(machine)
['__name__''ADC''DAC''PWM''Pin''SDCard''SPI''SoftI2C''SoftSPI''UART''freq''mem16''mem32''mem8']
>>> 

        虽距离羽翼丰满还有一段距离,但将自己装进OLED进行显示还是可以的了。

02 箱装大象
 一共分几步?

一、MM32F3277 MicroPython

  具有I2C接口 OLED接入MCU非常简单。只需要两根信号线便可以。在 MindMotion MM32F3277 SoftI2C功能测试[2] 测试了OLED通过I2C接入MM32F3277 的 SoftI2C控制端口,通过MicroPython显示字符信息。

▲ 图1.1.1  OLED通过I2C总线连接到MM32F3277

1、OLED显示图片

  OLED显示像素为128×64,总共有1024个字节的数据表示显示的图片。每个像素只有两个状态,所以只能显示图片的边缘信息。

  在显示图片之前需要将图片转换成边缘信息。

▲ 图1.1.2 OLED像素对应的1024字节编码

二、转换图片

  对于显示的图片转换包括有两个过程:

  • 将图片转换成给出边缘图片;
  • 将图片的尺寸切割成128×64;

  转换完之后,便可以将其编码成1024 个字节,传送到MicroPython刷新到OLED中,或者将数据存储在文件中,预先存储在SD卡中,由MicroPython读取显示。

1、提取边缘

  使用cv2中的Canny算子提取图片中的边缘。

filename = os.path.join(gifdir, '%04d.BMP'%i)
img = cv2.imread(filename)[:,:,::-1]
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edge = cv2.Canny(gray, 100200)
▲ 图1.2.1  提取边缘结果

2、提取中心256×128图片

imgshape = shape(img)
imgcrop = img[imgshape[0]//2-64:imgshape[0]//2+64,
              0:255,:]
▲ 图1.2.2  中心256×128图片

3、图片压缩到128×64

imgcrop = cv2.resize(imgcrop, dsize=(12864), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
▲ 图1.2.3  转换成128×64点阵

4、转换成字节

  根据【1.1.1:OLED显示图片】中的OLED的数据编码方式,将边缘图片转换成1024个字节。

def oleddata(d):
    outd = []

    d[d!=0] = 1

    h,w = shape(d)
    line = h//8
    c12 = [2**i for i in range(8)]
    printf(sum(d))

    for i in range(line):
        startline = i*8
        endline = startline+8
        for j in range(w):
            data = d[startline:endline, j]
            printf(data)
            num = sum([x*y for x,y in zip(data, c12)])
            outd.append(num)

   return outd

  下面是其中衣服图片转换后的字节。

[00000000001282245612631000000000000000000000000001134911185018484841482020363240404040407264802081622416808080808064151361431291291292651291291281281280000150151631163104702550176311616311616742480002487000000000000012812430000000000000000000000000000000000000000000013628112192000000025502540211335221012912602058311238501411221673197891722522254122252488991248888224323232333333333332966464646400000002487000000000000000000000000000000000000000000000000000171240019296322236425501282381381362551381391701681382501281281281798881188571921502541001961870000002550282261251134488013613664112248824160320000001921035680804832641921601606464641280012819200000000000000000000000000000000000000025518181173152113134561365664801605024141656326852362011211301132717255128300255000025500000025501246816148287112812812812814313715318016112812812812812814324000248136134132254646413644739922361047280144160646412812800003222298178203610013241282164801921207268244146210216841432363834343944513221383736362088015616716016016076481391394632323132255000125400001921207128160119727312074741055972824813612217082381949858140001271924817161730000000000000001322458162401625268363248212810652431098316414324314011813113713313401281951621220202020202020363636363636363932353640404736686870858585858781878080641601911601601601601611751361441441591441680808080868181828480938117000000003142411219200000000000000000000000030744446418866659104786509714248140321921121422524300000000000000001286464646464192000000000000000000000000000001111111111141282448961920000016281121920000000000000000000000003216168153200141761041500000255012812700000000000000056440184196114105799193128000000000000000000000000000000000000000]

三、显示图片

  写MicroPython程序,将前面的数据显示在OLED中。

1、将数据写入SD卡文件

  将上述数据写入数据文件:GIF.TXT。

  然后将GIF.TXT 存入SD卡中。

pltgif = PlotGIF()
outfile = open(r'd:\temp\gif.txt''w')

#------------------------------------------------------------
for i in range(gifpage):

    filename = os.path.join(gifdir, '%04d.BMP'%i)
    printf(filename)
    img = cv2.imread(filename)[:,:,::-1]

    imgshape = shape(img)
    imgcrop = img[imgshape[0]//2-64:imgshape[0]//2+64,
                  0:255,:]

    imgcrop = cv2.resize(imgcrop, dsize=(12864), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    gray = cv2.cvtColor(imgcrop, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edge = cv2.Canny(gray, 80200)

    data = oleddata(edge)

    strdata = ''
    for d in data:
        strdata = strdata + '%02x'%d

    strdata = strdata + '\n'
    outfile.write(strdata)

2、在OLED上显示

  在MicroPython通过读取GIF.TXT中的数据,显示在OLED上。

from machine                import SoftI2C,Pin
import utime
import i2coled

scl = Pin('PA0')
sda = Pin('PA1')

i2c = SoftI2C(scl, sda, freq=400000)

oled = i2coled.SSD1306_I2C(12864, i2c, addr=0x3c)
oled.setstring(00'HELLO')
oled.show()

print("Receive OLED and show...")
count = 0

while True:
    count = 0
    with open('gif.txt''r'as f:
        for l in f:
            print(len(l))
            for i in range(1024):
                num = int(l[i*2:i*2+2], 16)
                oled.buffer[count] = num
                count += 1

            count = 0
            oled.show()
▲ 图2.2.1  显示动画

03 源在即

  整的开源代码以及移植说明正在整理当中。建立共同的生态圈,使得更多人加入应用模块中,丰其羽翼、壮其筋骨,让更多非专业人士体会MicroPython编程快乐。

参考资料

[1]

边吃饭,边回想当年参加智能车竞赛: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NjQyNjc2NQ&mid=2452244579&idx=1&sn=4c2327f742c0db6373950a8ca389a769&chksm=876ea601b0192f179c59fed9a2486615a5ede984da6e7bad9773daad65221fc0ce9f94e1455b&token=426555167&lang=zh_CN#rd*

[2]

MindMotion MM32F3277 SoftI2C功能测试: https://zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/121538923


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