ubuntu视觉跟随
时间: 2025-01-09 22:41:34 浏览: 39
### 实现视觉跟随功能所需工具
为了实现在Ubuntu系统上的视觉跟随功能,通常会依赖于计算机视觉库OpenCV以及机器人操作系统(ROS)[^1]。这些软件包提供了必要的图像处理能力和高级算法支持。
#### 安装必要组件
对于基于Ubuntu系统的设置,在开始之前应当确保已经正确配置好了Python环境,并通过`apt-get install python3-opencv ros-noetic-desktop-full`这样的命令安装好所需的Python模块和ROS套件[^2]。这一步骤能够提供一个稳定的基础框架用于后续开发工作。
#### 编写代码逻辑
下面是一个简单的例子展示如何利用OpenCV检测物体并跟踪其位置:
```python
import cv2
import numpy as np
def track_object(frame, roi_hist):
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
ret, track_window = cv2.meanShift(dst, (c,r,w,h), term_crit)
x,y,w,h = track_window
img2 = cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255, 2)
return img2
if __name__ == "__main__":
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置感兴趣区域ROI
_, frame = cap.read()
r,h,c,w = 250,90,400,125
track_window = (c,r,w,h)
roi = frame[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180])
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
while True:
ret ,frame = cap.read()
result_frame = track_object(frame, roi_hist)
cv2.imshow('Tracking',result_frame)
k = cv2.waitKey(60) & 0xff
if k == 27 : break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
此段程序展示了基本的对象追踪方法,其中涉及到颜色空间转换、直方图计算等功能调用。需要注意的是实际应用中可能还需要考虑更多因素比如光照变化影响等。
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