树莓派循迹小车opencv

循迹小车的代码分为两部分：图像处理和运动控制。其中图像处理部分利用OpenCV对摄像头采集的图像进行处理，检测黑线的位置和方向，然后通过运动控制部分控制小车向黑线中心移动。 以下是一个基于树莓派和OpenCV的循迹小车的完整代码示例： ```python import RPi.GPIO as GPIO import time import cv2 # 定义引脚 GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(11, GPIO.OUT) GPIO.setup(13, GPIO.OUT) GPIO.setup(15, GPIO.OUT) GPIO.setup(16, GPIO.OUT) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 定义图像处理函数 def process_image(frame): # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 膨胀 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) dilated = cv2.dilate(binary, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 取最大轮廓 if len(contours) > 0: cnt = max(contours, key=cv2.contourArea) # 计算轮廓中心 M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 绘制轮廓和中心点 cv2.drawContours(frame, [cnt], 0, (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (cx, cy), 7, (255, 0, 0), -1) # 计算偏差值 deviation = cx - frame.shape[1] / 2 return deviation else: return None # 定义运动控制函数 def move(direction): if direction == 'left': GPIO.output(11, GPIO.HIGH) GPIO.output(13, GPIO.LOW) GPIO.output(15, GPIO.HIGH) GPIO.output(16, GPIO.LOW) elif direction == 'right': GPIO.output(11, GPIO.LOW) GPIO.output(13, GPIO.HIGH) GPIO.output(15, GPIO.LOW) GPIO.output(16, GPIO.HIGH) elif direction == 'forward': GPIO.output(11, GPIO.HIGH) GPIO.output(13, GPIO.LOW) GPIO.output(15, GPIO.LOW) GPIO.output(16, GPIO.HIGH) elif direction == 'stop': GPIO.output(11, GPIO.LOW) GPIO.output(13, GPIO.LOW) GPIO.output(15, GPIO.LOW) GPIO.output(16, GPIO.LOW) # 主循环 try: while True: ret, frame = cap.read() deviation = process_image(frame) if deviation is not None: if deviation < -100: move('left') elif deviation > 100: move('right') else: move('forward') else: move('stop') # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break finally: # 清理引脚 GPIO.cleanup() # 释放摄像头 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中，首先定义了四个引脚用于控制小车的运动方向。然后初始化摄像头，并定义了一个图像处理函数`process_image`。该函数将摄像头采集的图像转为灰度图像，二值化，膨胀，查找轮廓，并计算轮廓中心。最后返回偏差值，即小车应该向左还是向右偏移。在主循环中，根据偏差值调用运动控制函数`move`控制小车向左、向右或向前移动。当没有检测到黑线时，小车停止运动。同时，还显示处理后的图像。 在运动控制函数`move`中，根据输入的方向参数控制小车向左、向右、向前或停止。具体实现方式根据小车的硬件不同而有所不同，需要根据实际情况进行调整。 最后，在程序结束时清理引脚和释放摄像头。

树莓派opencv循迹是指使用树莓派和opencv图像处理库来实现小车循迹的功能。在循迹过程中，树莓派通过摄像头获取图像，然后使用opencv库对图像进行处理，最终控制小车沿着黑线行驶。在实际应用中，可能会遇到一些问题，如在转弯时出现视野超出、树莓派过热、识别不准确等问题。针对这些问题，可以通过调整代码灵敏度、调整程序判别逻辑机制、加上图像分割等方法来解决。此外，如果需要远程控制树莓派，可以在raspbian下安装xrdp服务，并在Windows远程桌面连接输入树莓派ip地址、用户名和密码进行连接。