2021电赛送药小车opencv

### 关于2021年电赛送药小车OpenCV实现方案 尽管提供的引用中并未直接提及使用OpenCV的具体实现细节，但从其他相关内容可以推测出一些可能的技术路径。以下是基于已有信息以及专业知识整理的内容。 #### 1. **摄像头初始化与参数配置** 在使用OpenCV开发送药小车时，首先需要对摄像头进行初始化并调整相关参数以适应特定环境下的图像采集需求。通常情况下，可以通过以下代码片段完成基本的摄像头设置： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Error: Could not open camera." << std::endl; return -1; } // 设置分辨率 cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240); // 调整亮度、对比度和饱和度等参数 cap.set(cv::CAP_PROP_BRIGHTNESS, 0.5); // 亮度 cap.set(cv::CAP_PROP_SATURATION, 0.7); // 饱和度 cap.set(cv::CAP_PROP_CONTRAST, 0.6); // 对比度 while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; if (frame.empty()) break; cv::imshow("Camera Feed", frame); char c = static_cast<char>(cv::waitKey(30)); if (c == 'q') { // 按下'q'键退出循环 break; } } cap.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } ``` 上述代码展示了如何利用OpenCV库读取摄像头数据，并对其进行初步处理[^3]。 --- #### 2. **数字识别模块的设计** 对于送药小车上涉及的数字识别功能，可借助OpenCV中的机器学习算法或者传统计算机视觉方法来实现。具体流程包括以下几个方面： - 图像预处理：通过二值化、边缘检测等方式增强目标区域特征。 - 特征提取：定位感兴趣区域（ROI），并对其中的文字部分进行分割。 - 数字分类：应用模板匹配或其他模式识别技术完成最终判断。 例如，在实际项目中可能会用到SIFT/SURF描述子来进行局部特征点匹配；也可以构建简单的卷积神经网络模型用于更复杂的场景分析[^1]。 如果受限于硬件条件无法部署深度学习框架，则推荐尝试KNN最近邻分类器作为替代选项之一。它具有计算量较小且易于理解的优点，非常适合嵌入式平台上的轻量化任务执行。 --- #### 3. **巡线导航逻辑** 针对题目提到的小车沿红色轨迹行驶的要求，建议采用颜色阈值法筛选出对应像素集合后再拟合直线方向矢量指导转向动作规划。整个过程大致分为三个阶段： - HSV色彩空间转换：将RGB格式图片映射至更适合表达色调特性的HSV表示形式； - 形态学操作去噪平滑轮廓边界形状； - Hough变换探测潜在线条结构位置关系。 下面给出一段伪代码示意该思路的核心环节： ```python import cv2 import numpy as np def detect_red_line(image): hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_bound = np.array([0, 100, 100]) # 定义红色范围低限 upper_bound = np.array([10, 255, 255]) # 定义红色范围高限 mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_bound, upper_bound) kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8) cleaned_mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) lines = cv2.HoughLinesP(cleaned_mask, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=10) return lines ``` 此函数接受一幅输入帧画面，返回经过滤波后的候选红线下方坐标列表以便后续控制策略调用[^2]。 --- #### 4. **串口通讯机制说明** 为了使主控制器(STM32系列微处理器)能够及时获取来自OpenMV设备解析得到的结果反馈信息，二者之间需建立稳定可靠的UART接口连接通道。一般而言，发送端会按照固定协议封装消息体内容并通过指定波特率速率传输给接收端解码还原原始意图指令集序列号等等。 --- ### 总结 综上所述，虽然原参考资料未完全聚焦于纯OpenCV驱动型解决方案介绍，但仍可通过综合运用各类经典算法组合达成预期效果表现水平之上。希望以上解答对你有所帮助！ ---