用CANMV使K210灰色巡线来识别地板缝线并在LCD上显示的完整代码

<think>好的，用户需要的是使用CANMV框架让K210实现灰色巡线并检测地板缝线，同时在LCD上显示的完整代码。首先，我需要回忆一下CANMV框架的相关知识，以及K210的硬件特性。CANMV是基于MicroPython的框架，常用于机器视觉项目，而K210的感光元件配置和LCD显示是基础部分。 用户提到了灰度巡线，这通常涉及图像处理中的灰度转换和边缘检测。可能需要使用传感器模块获取图像，将其转换为灰度图，然后进行二值化处理，找出边缘或线条的位置。接着需要计算偏移量，用来控制小车的方向。同时，检测到的数据需要实时显示在LCD上，这部分需要调用lcd模块的相关函数。 参考用户提供的引用内容，引用[1]提到通过查找色块获取偏移量和关键点位置，但这里用户需要的是灰度巡线，可能需要调整方法，比如使用边缘检测而非色块识别。引用[2]中的LCD配置和感光元件设置是必须的，确保图像正确捕获和显示。 接下来，我需要构建代码的框架。首先是初始化部分，包括导入必要的库（如lcd、sensor、image等），配置传感器的像素格式、帧大小、自动曝光等参数。然后设置LCD显示。主循环中需要捕获图像，转换为灰度，可能进行二值化处理，接着寻找边缘或线条的轮廓，计算中线位置或偏移量，最后在LCD上绘制结果并显示。 需要注意的是，灰度处理可能使用sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)，但K210的某些型号可能不支持直接灰度输出，可能需要手动转换。此外，边缘检测可以使用Canny算法，或者通过阈值处理找到高对比度的区域。线条检测可能需要使用霍夫变换或寻找最大轮廓的方法。 在代码中，可能需要调整阈值参数以适应不同环境的光线条件。例如，二值化的阈值可能需要根据实际地板和缝线的对比度来调整。此外，计算偏移量时可能需要找到线条的中心点，或者通过计算质心来确定位置。 最后，需要将处理后的图像显示在LCD上，可能包括绘制线条、中心点或偏移量的信息。同时，确保代码结构清晰，循环中及时释放内存，避免资源耗尽。 可能的问题点包括：传感器配置是否正确，灰度转换是否有效，边缘检测参数的调整，以及LCD显示的刷新率是否足够流畅。需要测试这些部分，并根据实际情况调整代码。</think>根据视觉PID巡线原理和K210的LCD显示功能，这里提供一个基于CANMV框架的灰度巡线示例代码： ```python import sensor import image import lcd import time # 初始化LCD lcd.init(type=2, freq=20000000) # 摄像头配置 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置灰度模式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240分辨率 sensor.set_vflip(1) # 垂直翻转 sensor.set_hmirror(1) # 水平镜像 sensor.set_auto_gain(False) # 关闭自动增益 sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡 sensor.skip_frames(time=2000) # 稳定感光元件 # 定义巡线参数 THRESHOLD = (0, 80) # 灰度阈值(根据实际调整) ROI = (0, 100, 320, 40) # 检测区域(y起始位置需根据摄像头高度调整) while True: img = sensor.snapshot() # 在图像上标记检测区域 img.draw_rectangle(ROI, color=255) # 检测线段 lines = img.find_lines(roi=ROI, threshold=1000, theta_margin=25, rho_margin=25) # 筛选有效线段 valid_lines = [] for l in lines: if 70 < l.theta() < 110: # 筛选近似垂直线 valid_lines.append(l) img.draw_line(l.line(), color=255) # 计算中线偏移量 if len(valid_lines) >= 2: left = min([l.x1() for l in valid_lines]) right = max([l.x2() for l in valid_lines]) center = (left + right) // 2 offset = center - 160 # 160是画面中心x坐标 # 在LCD显示偏移量 img.draw_string(10, 10, "Offset:%d" % offset, color=255) # 显示处理结果 lcd.display(img) ``` §§代码说明§§ 1. 使用灰度模式($sensor.GRAYSCALE$)提升处理效率[^2] 2. 通过$find_lines()$方法检测线段，筛选垂直方向线段 3. 根据左右边界计算中线偏移量 4. LCD实时显示检测结果和偏移量[^1] §§参数调试建议§§ 1. 阈值调整：通过上位机工具查看实际灰度值分布 2. 检测区域：根据摄像头安装高度调整ROI的y坐标 3. 线段过滤：通过$theta_margin$参数控制角度容差范围