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HDI高密度互连板正式上线
嘉立创PCB
在很久之前有一期公众号介绍了如何使用HC05来实现蓝牙通信,但是事实上并没有很好的蓝牙通讯助手(手机上调试的是一个广告很多的软件),电脑端是利用另一个蓝牙模块接上CH340转TTL模块,将HC05/06的蓝牙转为串口进行通信。因此本期旨在开发一个蓝牙助手可以直接连接蓝牙模块进行通讯。 框架 利用ESP32来模拟BT蓝牙(BLE低功耗蓝牙后续也会进行测试) C#利用32feet.NET库来实现蓝牙的使用。 准备工作 界面布局 这个界面基本也是搬运至前面的串口助手界面,目前制作了发送和接收界面。并且代码逻辑也比较简单,还需要有很大的修改。 软件流程 (1)初始化扫描蓝牙设备写入选择框 (2)连接蓝牙设备,连接成功则开启监听线程 (3)监听线程接收到数据设置回调函数将接收到的内容显示在文本框上。 (4)点击发送按钮后将文本框的内容发送给接收端。 核心代码 初始化private async void Booth_Init() { try { client = new BluetoothClient(); // 使用 Task.Run 来在另一个线程中执行 DiscoverDevices devices = await Task.Run(() => client.DiscoverDevices()); BoothChoose.Items.Clear(); foreach (BluetoothDeviceInfo device in devices) { // 确保 UI 更新在 UI 线程上执行 this.Invoke((MethodInvoker)delegate { BoothChoose.Items.Add(device.DeviceName); }); Console.WriteLine(device.DeviceName); } // 确保在 UI 线程上修改 SelectedIndex this.Invoke((MethodInvoker)delegate { if (BoothChoose.Items.Count > 0) { BoothChoose.SelectedIndex = 0; } }); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("错误: " + ex.Mege); } } 初始化的代码是使用异步的方式扫描设备,并且将设备名称显示在选择控件上,之所以是采用异步的方式原因是不采用异步会占用UI线程导致UI线程无法使用。所以需要单独开线程来初始化,同时该函数也可以用于重新扫描设备。 蓝牙连接private async void BoothConnect() { try { if (BoothChoose.Items.Count != 0) { string selectedDeviceName = BoothChoose.SelectedItem.ToString(); // 寻找匹配的设备 BluetoothDeviceInfo deviceToConnect = devices.FirstOrDefault(d => d.DeviceName == selectedDeviceName); if (deviceToConnect != null) { // 连接到设备 await Task.Run(() => client.Connect(deviceToConnect.DeviceAddress, BluetoothService.SerialPort)); MessageBox.Show("连接成功", "信息"); if (client.Connected) { stream = client.GetStream(); StartListening(OnDataReceived); // 开始监听数据并指定回调 } } else { MeBox.Show("未找到选定的设备", "警告"); } } else { Messox.Show("未检测到设备", "警告"); } } catch (Exception ex) { Messox.Show("蓝牙连接失败: " + ex.Mesge, "错误"); } } 连接蓝牙的代码,根据选择控件选择的蓝牙名称匹配对应的蓝牙设别,接着使用异步的方式来连接蓝牙,防止连接蓝牙的过程中导致UI线程卡顿无法使用。 并且使用一个Stream流变量来接收蓝牙传输的信息,调用StartListening函数来实现蓝牙设备的监听 监听函数private void StartListening(Action<string> callback) { Task.Run(() => { byte[] buffer = new byte[1024]; // 数据缓冲区 int bytes; try { while (client.Connected) { bytes = stream.Read(buffer, 0, buffer.Length); if (bytes > 0) { string receivedData = Encoding.UTF8.GetString(buffer, 0, bytes); this.Invoke((MethodInvoker)delegate { callback(receivedData); // 在UI线程上调用回调 }); } } } catch (IOException ex) { // 连接丢失或读取错误 this.Invoke((MethodInvoker)delegate { MesBox.Show("读取数据错误: " + ex.Mesge, "错误"); }); } }); } private void OnDataReceived(string data) { if (Receive.InvokeRequired) { // 如果调用线程不是创建Receive控件的线程,则使用Invoke调用 Receive.Invoke(new MethodInvoker(delegate { Receive.AppendText(data); })); } else { // 如果已经在UI线程,则直接更新 Receive.AppendText(data); } } 监听函数中我们异步监听数据,并且设置OnDataReceived回调函数处理接收到的数据。 发送数据private void TransButton_Click(object sender, EventArgs e) { try { // 获取要发送的文本 string dataToSend = TransText.Text; if (NewLine.Checked) { dataToSend += Environment.NewLine; } if (client != null && client.Connected) { Stream stream = client.GetStream(); if (stream.CanWrite) { // 将文本转换为字节数据 byte[] buffer = Encoding.UTF8.GetBytes(dataToSend); // 发送数据 stream.Write(buffer, 0, buffer.Length); } } else { Messox.Show("Bluetooth is not connected."); } } catch (Exception ex) { Messox.Show("Error sending data: " + ex.Mese); } } 效果展示 ESP32中的代码是利用蓝牙传输接收到的信息。 因此我们发送信息会接收到发送的信息。 缺点还有很多,后续将会进行迭代升级
基于C#的软件大杂烩(6.1)——简单的蓝牙助手
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在这个科技日新月异的时代,图像处理和人脸识别技术已经广泛应用于各个领域。。本文将介绍如何使用C#结合ESP32_Cam来实现图像接收和人脸识别功能。因为后面的代码无论是逻辑还是细节都有太多太多需要注意的,所以文章内不具体讲解,只做关键部分说明。感兴趣的朋友可以加群拿源码或者来交流。1.概述    本项目旨在通过ESP32_Cam模块捕获图像,并使用C#编写的软件进行处理和人脸识别。我们将使用OpenCvSharp库来处理图像,初步实现灰度化、二值化的功能并利用Haar级联分类器进行人脸检测。2.准备工作硬件:ESP32_Cam模块。软件:Visual Studio(用于C#开发)。OpenCvSharp库(用于图像处理)。Haar级联分类器(用于人脸识别)。3. 界面布局核心代码解析监听端口接收图像private void StopListening() { // 停止TCP监听 isListening = false; if (cancellationTokenSource != null) { cancellationTokenSource.Cancel(); cancellationTokenSource.Dispose(); cancellationTokenSource = null; } if (tcpListener != null) { tcpListener.Stop(); } } private void ListenForText(CancellationToken cancellationToken) { try { while (!cancellationToken.IsCancellationRequested) { using (TcpClient tcpClient = tcpListener.AcceptTcpClient()) { using (NetworkStream networkStream = tcpClient.GetStream()) { using (MemoryStream memoryStream = new MemoryStream()) { byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = networkStream.Read(buffer, 0, buffer.Length)) > 0) { memoryStream.Write(buffer, 0, bytesRead); } // 处理和显示接收到的数据 string receivedText = Encoding.UTF8.GetString(memoryStream.ToArray()); ReciveText.AppendText(receivedText); } } // 关闭TcpClient tcpClient.Close(); } } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"错误:{ex.Mege}"); } } // 在UI线程上显示图像的方法 private void Dispmage(Bitmap image) { if (InvokeRequired) { Invoke(new Action(() => DisplayImage(image))); } else { pictox.Image = image; } } private void Stten_Click(object sender, EventArgs e) { if (Staten.Text == "创建监听") { DisableAll(); StaeningText(); PicTurSta.Enabled = false; StartListen.Text = "关闭监听"; } else { EnableAll(); Stening(); PicTurSta.Enabled=true; StartListen.Text = "创建监听"; } } 图像处理 以下是图像处理的核心代码段: Bitmap bitmap = new Bitmap(image); Mat inputMat = OpenCvSharp.Extensions.Bitverter.ToMat(bitmap); Mat OutMat = new Mat(); OutMat = inputMat.Clone(); // 灰度化 if (HuiDuHua.Checked) { Cv2.CvtColor(inputMat, OutMat, ColonCodes.BGR2GRAY); } // 二值化 if (Erzhihua.Checked) { int thresholdValue = Throid.Value; Cv2.Threshold(OutMat, OutMat, thresholdValue, 255, ThresholdTypes.Binary); } 人脸识别人脸识别部分的代码如下:string classifierPath = @"rcascade_frontalfac.xml"; CascadeClassifier faceCascade = new Cassifier(classifierPath); Mat grayImage = new Mat(); Cv2.CvtColor(OutMat, grayImage, ColoonCodes.BGR2GRAY); Rect[] faces = faceCascade.DetectMultiScale(grayImage); foreach (Rect face in faces) { Cv2.Rectangle(OutMat, face, Scalar.Red, 2); } 注意点我们使用NuGet管理包来安装我们需要的OpenCV的包,需要注意的是,这四个包都是需要的,并且我们需要在代码开始的时候导入我们的库。using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; 5. 效果展示
基于C#的软件大杂烩(4.3)——TCP服务端的图像接收和处理
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