<think>我们被要求
开发一个Visual Studio Code
插件，用于OpenMV
开发。根据引用[1]，
VSCode插件开发主要涉及两种API：编程语言扩展API和应用场景扩展API。我们的目标是支持OpenMV（一种基于MicroPython的嵌入式视觉
开发平台），因此需要结合硬件
开发特性和MicroPython语言支持。
步骤分析：
1. 了解OpenMV
开发流程：OpenMV通常使用MicroPython编写机器视觉程序，通过串口或USB与设备通信，需要编译、上传、执行代码以及捕获图像等。
2. 设计
插件功能：
- 语法高亮：为OpenMV的MicroPython脚本提供语法高亮（可能需要自定义语言支持）
- 代码补全：针对OpenMV特有的模块（如sensor, image, pyb等）提供IntelliSense
- 设备连接：通过串口连接OpenMV摄像头
- 上传代码：将当前脚本上传到OpenMV设备
- 运行控制：执行脚本，停止执行
- 图像捕获：从OpenMV设备获取图像并在
VSCode中显示
- 其他：串口终端交互，固件升级等
3.
开发准备：
- 安装Node.js和Yeoman：用于生成
插件项目
- 安装
VSCode扩展生成器：`npm install -g yo generator-code`
- 创建新项目：`yo code`，选择
插件类型（这里可能选择“New Extension (TypeScript)”）
4. 核心功能实现：
a. 语言支持：通过`languages`扩展点注册MicroPython语言，提供语法高亮（使用TextMate语法文件，如micropython.tmLanguage.json）。如果已有MicroPython支持，可以在此基础上扩展OpenMV特有的关键字。
b. 设备连接：使用
VSCode的串口API（`
vscode-serialport`或其他串口库）来扫描和连接OpenMV设备。需要监听串口数据，提供终端视图。
c. 命令实现：注册命令（如`openmv.connect`, `openmv.upload`, `openmv.run`）并绑定到功能函数。
d. 图像显示：当用户触发捕获图像命令时，通过串口发送指令（如`img = sensor.snapshot(); img.compress(90)`），然后读取图像数据并在
VSCode中创建一个图像预览面板（使用Webview API）。
5. 参考现有项目：
- 引用[2]提到
VSCode Arduino
插件，它提供了硬件
开发的工作流（编译、上传、监视串口等），我们可以借鉴其架构。
- 引用[3]关于ROS
开发，其中涉及工作空间设置和编译快捷键，对于OpenMV项目组织也有参考价值。
6. 调试和发布：
- 使用
VSCode的调试功能测试
插件
- 打包成vsix文件，发布到
VSCode市场
具体实现步骤（简化版）：
步骤1：创建项目
- 运行`yo code`，选择TypeScript，填写
插件信息。
步骤2：定义
插件激活事件（package.json）
- 例如，当用户打开一个扩展名为`.py`（或特定于OpenMV）的文件时激活。
步骤3：实现语言支持（可选，如果已有MicroPython
插件则可以直接依赖）
- 在package.json中注册语言：
```json
"contributes": {
"languages": [{
"id": "micropython",
"aliases": ["MicroPython", "micropython"],
"extensions": [".py"]
}],
"grammars": [{
"language": "micropython",
"scopeName": "source.python",
"path": "./syntaxes/micropython.tmLanguage.json"
}]
}
```
- 编写语法高亮规则（从Python语法修改，添加OpenMV特有的模块和函数）。
步骤4：设备管理
- 使用`serialport`库（需要在node_modules中安装）来扫描串口设备。
- 提供一个设备选择下拉菜单（使用QuickPick API）。
步骤5：命令实现
- 注册命令：在package.json的`contributes.commands`中注册命令，如`openmv.upload`。
- 在extension.ts中实现命令：
```typescript
let disposable =
vscode.commands.registerCommand('openmv.upload', () => {
// 获取当前活动编辑器中的代码
// 通过串口连接发送代码（注意：OpenMV有特定的文件上传协议？或者直接通过串口终端执行？）
});
context.subscriptions.push(disposable);
```
步骤6：串口终端
- 使用
VSCode的Terminal API创建一个串口终端，将串口数据重定向到终端。
步骤7：图像捕获
- 使用Webview API创建一个面板，通过串口发送图像捕获命令，然后读取图像数据（base64编码）并在Webview中显示。
步骤8：测试
- 使用实际OpenMV摄像头测试连接、上传、运行和图像捕获功能。
注意：由于OpenMV官方有自己的IDE（基于Qt），我们可以参考其功能，但要在
VSCode中实现类似体验。
参考资源：
- OpenMV官方文档：https://docs.openmv.io/
-
VSCode扩展API文档：https://code.visualstudio.com/api
根据引用[1]中的链接，我们可以深入学习扩展
开发指南。
由于这是一个复杂的项目，建议分阶段
开发，首先实现连接和串口终端，再逐步添加其他功能。
相关问题：
1. OpenMV
开发有哪些特殊需求？
2. 如何为MicroPython提供代码补全？
3.
VSCode插件如何与串口设备通信？
4. 如何将图像数据从OpenMV摄像头传输到
VSCode并显示？
5. 如何打包和发布
VSCode插件？
我们将围绕这些问题展开。</think>### 在 Visual Studio Code 中
开发 OpenMV
插件的指南
#### 1. **
开发环境准备**
- **安装必要工具**：
- [Node.js](https://nodejs.org/)（用于运行 JavaScript 工具链）
- [Yeoman](https://yeoman.io/) 和
VSCode 扩展生成器：
```bash
npm install -g yo generator-code
```
- **创建
插件项目**：
```bash
yo code
```
按提示选择：
-
插件类型：**TypeScript**
- 名称：`openmv-extension`
- 功能：启用 **ESLint** 和 **Webpack**（优化打包）
#### 2. **核心功能实现**
OpenMV
插件需要支持以下特性（参考 Arduino 扩展[^2][^5]）：
- **设备连接管理**（串口通信）：
```typescript
// 扫描可用串口
import * as serialport from '@serialport/stream';
const ports = await serialport.list();
```
- **MicroPython 语言支持**：
- 在 `package.json` 中添加语法高亮：
```json
"contributes": {
"languages": [{
"id": "micropython",
"extensions": [".py"],
"aliases": ["MicroPython"]
}],
"grammars": [{
"language": "micropython",
"scopeName": "source.python",
"path": "./syntaxes/micropython.tmLanguage.json"
}]
}
```
- **图像流显示**（使用 Webview API）：
```typescript
const
panel =
vscode.window.createWebview
Panel(
'openmvPreview',
'OpenMV Camera',
vscode.ViewColumn.Two,
{ enableScripts: true }
);
panel.webview.html = `<img src="data:image/jpeg;base64,${imageData}">`;
```
#### 3. **关键
开发步骤**
- **(1) 设备通信模块**：
- 使用 `node-serialport` 库实现命令发送/接收
- 示例：上传代码到 OpenMV
```typescript
const port = new SerialPort('COM3', { baudRate: 115200 });
port.write(Buffer.from(editor.document.getText()));
```
- **(2) 工作区集成**：
- 添加 OpenMV 项目模板（参考 ROS
插件[^3]）
- 在 `.
vscode/tasks.json` 中定义编译/上传任务
- **(3) 调试支持**：
- 通过 `
vscode.debug.registerDebugAdapterDescriptorFactory` 注册调试器
- 集成 OpenMV 的 GDB 调试协议（需硬件支持）
#### 4. **测试与调试**
- 按 `F5` 启动调试扩展宿主
- 使用 **OpenMV Cam H7** 物理设备测试功能
- 关键测试点：
- 串口连接稳定性
- 图像传输延迟
- 代码上传可靠性
#### 5. **发布准备**
- 打包
插件：
```bash
npm install -g vsce
vsce package
```
- 发布到 [VS Code Marketplace](https://marketplace.visualstudio.com/)
---
###
开发注意事项
1. **硬件交互限制**：
- Webview 无法直接访问串口，需通过 Node.js 后端通信
2. **性能优化**：
- 使用 WebAssembly 处理图像压缩（如 libjpeg-turbo）
3. **兼容性**：
- 支持 OpenMV2/OpenMV3/OpenMV4 系列设备
---
### 参考资源
- [
VSCode 扩展 API 文档](https://code.visualstudio.com/api) [^1]
- [SerialPort 库文档](https://serialport.io/docs/)
- [OpenMV 官方协议文档](https://docs.openmv.io/openmvcam/Serial-Protocol.html)
---
本文详细介绍了如何在VSCode中开发自定义面板组件，包括如何在package.json的contributes部分配置新的布局元素，并展示了如何在welcome界面添加视图。通过源码分析和实例，读者将学会如何创建面板Proxy并定制其显示内容。
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