前言

这学期选修了嵌入式系统的课程，大作业选择的题目是人脸口罩检测。由于课程提供的开发板搭载的芯片是 STM32F103ZET6，跑不动神经网络，所以打算将 OV7725 拍摄到的图像通过串口传输给上位机处理。关于人脸口罩检测可以参见上一篇博客《如何使用 Yolov4 训练人脸口罩检测模型》，本篇博客的代码放在了 https://github.com/zhiyiYo/Face-Mask-Detector，下面进入正题。

串口传输图像

为了让上位机知道什么时候开始传输一张图像，需要在传输像素之前先发一段 header，这里使用的是 image:。在 header 的最后添加换行符的理由是方便上位机可以一次读入一行字符串来和 image: 进行比对。

发送完 header 就可以开始传输像素了。OV7725 输出的图像色彩模式为 RGB565，图像深度只有 16 位，用 2 个字节表示一个像素。在读取摄像头的 FIFO 芯片中存储的像素时，先读到的是像素的高 8 位（R<<5 | G[:3]），接着是低 8 位（G[3:]<<3 | B）。使用 HAL_UART_Transmit() 将像素发送给上位机即可，这里没有使用 printf 来传输，因为 printf 速度慢一些。每传输完一列像素就发送一个换行符，这样上位机通过 serial.readline() 读取 header 的时候就不会把上一张图像最后一列的像素给读进来了。

// 发送帧头

printf("image:\n");

// 在 LCD 上显示图像并将像素发给上位机

uint8_t high, low;

for (uint32_t i = 0; i < HEIGHT; ++i)

{

    // 一列数据

    for (uint32_t j = 0; j < WIDTH; ++j)

    {

        // 读颜色的高八位

        setReadClock(GPIO_PIN_RESET);

        // high = GPIOC->IDR & 0XFF;

        high = GPIOC->IDR & 0XFF;

        setReadClock(GPIO_PIN_SET);

        // 读颜色的低八位

        setReadClock(GPIO_PIN_RESET);

        low = GPIOC->IDR & 0XFF;

        setReadClock(GPIO_PIN_SET);

        lcd_->drawPoint((high << 8) | low);

        // 发送像素给上位机

        HAL_UART_Transmit(&huart1, &high, 1, 100);

        HAL_UART_Transmit(&huart1, &low, 1, 100);

    }

    printf("\n");

}

串口读取图像

如果直接在主线程读取串口的数据会造成主界面卡顿，所以创建一个子线程 SerialThread 来读图，每读完一张图像就发送 loadImageFinished 信号给主界面来显示图像。

在读取图像的像素之前需要将 s.readline()[:-1].decode("utf-8", "replace") 与 image: 进行比较，如果相等就说明下面拿到的就是图像数据，否则当前读取的是还没传输完成的图像的像素。之后使用 s.read(column_len) 读入一列像素并将其添加到列表 data 中，由于 OV7725 工作在 QVGA 模式，输出的图像是 320*240 分辨率的，一个像素 2 字节，data 的长度等于 320*240*2 即 153600 就表明完成了一张完整图像的读取。接下来把 RGB565 的像素缩放到 RGB888 的像素并组装为 320*240的图像即可。

实验过程中发现波特率不能取太高，否则读取的图像会有奇怪的条纹，所以这里使用的波特率为 1500000。

# coding: utf-8

from PIL import Image

import numpy as np

from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal

from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage

from serial import Serial

def imageToQPixmap(image: Image.Image):

    """ 将图像转换为 `QPixmap`

    Parameters

    ----------

    image: `~PIL.Image` or `np.ndarray`

        RGB 图像

    """

    image = np.array(image)  # type:np.ndarray

    h, w, c = image.shape

    format = QImage.Format_RGB888 if c == 3 else QImage.Format_RGBA8888

    return QPixmap.fromImage(QImage(image.data, w, h, c * w, format))

def rgb565ToImage(pixels: list) -> QPixmap:

    """ 将 RGB565 图像转换为 RGB888 """

    image = []

    for i in range(0, len(pixels), 2):

        pixel = (pixels[i] << 8) | pixels[i+1]

        r = pixel >> 11

        g = (pixel >> 5) & 0x3f

        b = pixel & 0x1f

        r = r * 255.0 / 31.0

        g = g * 255.0 / 63.0

        b = b * 255.0 / 31.0

        image.append([r, g, b])

    image = np.array(image, dtype=np.uint8).reshape(

        (240, 320, 3)).transpose((1, 0, 2))

    return imageToQPixmap(Image.fromarray(image))

class SerialThread(QThread):

    """ 串口线程 """

    loadImageFinished = pyqtSignal(QPixmap)

    def __init__(self, parent=None):

        super().__init__(parent)

        self.serial = Serial(baudrate=1500000)

        self.isStopped = False

    def run(self):

        """ 将串口传输的字节转换为图像 """

        data = []

        self.serial.port = config.get(config.serialPort)

        with self.serial as s:

            while not self.isStopped:

                if not s.isOpen():

                    s.open()

                # 等待 header

                header = s.readline()[:-1]

                if header.decode("utf-8", "replace") != "image:":

                    continue

                # 读入像素，丢弃换行符

                column_len = 320*2+1

                while len(data) < 2*320*240:

                    image_line = s.read(column_len)

                    data.extend(image_line[:-1])

                self.loadImageFinished.emit(rgb565ToImage(data))

                data.clear()

    def stop(self):

        """ 停止从串口读取图像 """

        self.isStopped = True

        self.serial.close()

    def loadImage(self):

        """ 开始从串口读取图像 """

        self.isStopped = False

        self.start()

软件界面如下图所示，只要点击工具栏最左侧的摄像头按钮就能从串口读取图像。

后记

至此使用 pyqt 读取串口传输图像的方法就介绍完毕了，以上~~

巴特西

如何使用 pyqt 读取串口传输的图像

前言

串口传输图像

串口读取图像

后记

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