UnitV2 Jupyter Notebook开发
驱动安装
根据使用的操作系统的下载相应的SR9900驱动程序。
Windows10
将驱动压缩包解压至桌面路径->进入设备管理器中选中当前未识别的设备(名称为USB 10/100 LAN或带有SR9900字符)->右键选择自定义更新->选中压缩包解压的路径->点击确认,等待更新完成。
MacOS
解压驱动压缩包->双击打开SR9900_v1.x.pkg文件->根据提示点击下一步安装。(压缩包内包含了详细版本的驱动安装教程pdf)
- 安装完成后,若网卡无法正常启用,可以打开终端,使用下方命令重新启用网卡。
sudo ifconfig en10 down
sudo ifconfig en10 up
连接设备
连接USB进行供电后,UnitV2将自动启动。电源指示灯将显示红色白色,启动完成后熄灭。UnitV2的出厂Linux镜像中集成了多种基础外设与开发工具,用户可以使用内置的Jupyter Notebook进行开发或是通过SSH访问设备直接编辑,运行程序文件。通过以下两种连接方式,与UnitV2建立起网络连接。
Ethernet模式连接: UnitV2内置了一张有线网卡, 当你通过TypeC接口连接PC时,将自动与UnitV2建立起网络连接。AP模式连接: UnitV2启动后,将默认开启AP热点(SSID: M5UV2_XXX: PWD:12345678),用户可以通过WiFi接入与UnitV2建立起网络连接。
Jupyter Notebook
UnitV2的出厂Linux镜像中集成了Jupyter Notebook开发调试工具, Jupyter Notebook是一款网页形式的开发工具,用户可以直接在网页上编写代码和运行代码。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。非常方便设备的在线运行调试。 访问 Jupyter Notebook 官网了解更多内容 。在本教程中,将使用Jupyter Notebook编辑运行几个简单的案例程序,向你介绍如何控制UnitV2上的基础外设硬件。UnitV2与此Jupyter Notebook一起运行的是Python 3.8,该版本支持python的所有高级特性与语法糖！
PC端与UnitV2建立连接后,通过浏览器访问域名unitv2.py或IP:10.254.239.1访问通过识别功能的预览网页->点击右上角的设置按钮->切换至 Jupyter Notebook,根据页面提示进行刷新。
进入Jupyter Notebook页面后,我们能够看到文件系统中内置了一个01-Introduction to M5Stack UnitV2.ipynb程序文件。该文件包含了驱动基础外设硬件的一些案例程序介绍(包含驱动LED灯与通过Camera拍摄照片并显示到Jupyter Notebook)->点击文件查看代码详情。
根据程序注释逐步选择程序,然后点击上方运行按钮,体验在线调试设备。
案例程序
LED
import time
def control_white_led(value):
open('/sys/class/gpio/export', 'w').write('0') # Export the GPIO0
open('/sys/class/gpio/gpio0/direction', 'w').write('out') # Set the direction of the GPIO
open('/sys/class/gpio/gpio0/value', 'w').write(str(value)) # Set the calute, '1' or '0'
def control_red_led(value):
open('/sys/class/gpio/export', 'w').write('1') # Export the GPIO0
open('/sys/class/gpio/gpio1/direction', 'w').write('out') # Set the direction of the GPIO
open('/sys/class/gpio/gpio1/value', 'w').write(str(value)) # Set the calute, '1' or '0'
for i in range(10):
control_white_led(0)
time.sleep(0.5)
control_white_led(1)
time.sleep(0.5)
Microphone
import subprocess
import audioop
import time
audio_cmd = ['arecord', '-D', 'plughw:0', '-f', 'S16_LE', '-c', '1', '-r', '48000', '-t', 'raw', '-q', '-']
audio_source = subprocess.Popen(audio_cmd, stdout=subprocess.PIPE)
while True:
audio_source.stdout.flush()
data = audio_source.stdout.read(512)
rms = audioop.rms(data, 2)
print(rms)
time.sleep(0.1)
- 命令行执行该命令，录制音频并保存至文件
arecord -d 20 -r 48000 -c 2 -f S16_LE audio.wav
UART
import serial
# Open the serial port, and set the baudrate to 115200
uart_grove = serial.Serial('/dev/ttyS1', 115200, timeout=0.5)
# Send Something
uart_grove.write('hello'.encode('utf-8'))
# encode is for converting the string to bytes, or you can directly send bytes
uart_grove.write(b'hello')
# Receive soemthing
x = uart_grove.read() # read one byte
s = uart_grove.read(10) # read up to ten bytes (timeout)
line = uart_grove.readline() # read a '/n' terminated line
Camera
M5Stack UnitV2的内置摄像头位于 /dev/video0. 您可以尝试捕获静态图像帧
import cv2
camera = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = camera.read()
if ret:
print('Capture Successful!')
else:
print('OOps, we get some trouble!')
使用matplotlib库将它展示到Jupyter notebook页面中
from matplotlib import pyplot as plt
# Magic to tell matplotlib display the image in jupyter notebook
%matplotlib inline
# Let show the image!
plt.imshow(frame)
将OpenCV使用的BGR转换为RGB,使得matplotlib显示的图像颜色正常。
# Convert from BGR to RGB
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(frame_rgb)
尝试转换为灰阶图
# Convert from BGR to RGB
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# We need to tell matplotlib it is a grey image. You can try to change to other cmap, refer here: https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html
plt.imshow(frame_gray, cmap='gray')
拍摄并保存图片
import cv2
camera = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = camera.read()
if ret:
print('Capture Successful!')
cv2.imwrite('test2.png',frame)
else:
print('OOps, we get some trouble!')
SSH登录
打开命令行终端,输入下方指令,并输入默认密码,通过ssh访问设备。
ssh m5stack@10.254.239.1
//user: m5stack
//pwd: 12345678
//user: root
//pwd: 7d219bec161177ba75689e71edc1835422b87be17bf92c3ff527b35052bf7d1f
用户默认目录结构
//存储Jupyter Notebook中编辑的文件
/home/notebook
//存储识别功能服务文件资源,和一些模型文件
/home/m5stack