THRESHOLD = (21, 0, -77, 5, -110, 127) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass 帮我分析这段代码

时间: 2024-04-20 18:23:57 浏览: 146
这段代码是一个用于在摄像头图像中检测并跟踪线路的程序。代码中使用了sensor、image、time、pyb等库,并引入了car和pid模块。 首先,代码定义了一个阈值`THRESHOLD`,用于将图像转换为二值图像。然后初始化了传感器和LED灯,并设置了一些参数,如图像翻转、像素格式、帧大小等。 接下来,代码进入一个无限循环中。在每次循环开始时,调用`sensor.snapshot()`获取一帧图像,并将其转换为二值图像。然后使用`get_regression()`函数从图像中检测线路。 如果检测到线路,则计算线路的偏移量和角度误差,并在图像上绘制检测到的线路。然后根据线路的长度判断线路的可靠性,如果长度大于阈值8,则进行PID控制。 接着,通过PID控制器计算出修正量,并将修正量发送给UART进行通信。最后,输出修正量到终端进行调试。 总结来说,这段代码通过检测图像中的线路,并使用PID控制器计算出修正量,以实现对车辆行驶方向的控制。
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THRESHOLD = (22, 0, -128, 127, -128, 127) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,115200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass 帮我分析这段代码

这段代码是一个用于图像处理和控制车辆行驶的程序。代码的主要功能是检测图像中的直线,并通过串口将控制信号发送给车辆。 首先,代码导入了所需的库和模块,包括sensor、image、time、pyb、car、pid和math。然后定义了一个阈值THRESHOLD,用于图像二值化。 接下来,代码进行了一些初始化设置,包括重置传感器、设置图像格式和帧大小等。 在主循环中,代码通过sensor.snapshot()获取当前图像,并通过二值化处理得到二值图像img。然后使用img.get_regression()函数检测图像中的直线。 如果检测到直线(line存在),则计算直线的偏移量rho_err和角度偏差theta_err,并绘制检测到的直线。 接下来,代码通过PID控制器计算出控制信号output,并将其发送给车辆。具体的计算过程涉及到PID类的使用,其中PID类的参数p、i分别为0.37和0。 最后,代码通过串口将控制信号output发送给车辆,并打印输出。 总体而言,这段代码的功能是基于图像检测直线并控制车辆行驶。具体的控制逻辑和参数设置可能需要根据具体应用场景进行调整和优化。

THRESHOLD = ((0, 10, -128, 6, -128, 10)) import sensor, image, time from pyb import LED import car from pid import PID import time from pyb import UART import math rho_pid = PID(p=0.37, i=0) theta_pid = PID(p=0.001, i=0) LED(1).on() LED(2).on() LED(3).on() uart = UART(3,19200) sensor.reset() sensor.set_vflip(True) sensor.set_hmirror(True) sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT) pass

这段代码是用于OpenMV小车的视觉导航功能,通过摄像头获取图像,然后处理出图像中的直线,根据直线的位置和角度计算出导航误差,使用PID算法控制小车的运动,使其朝着直线行驶。具体实现过程如下: 1. 导入所需的模块和库,包括OpenMV的sensor、image、time库,pyb库,PID算法库和math库。 2. 设置阈值,用于图像二值化处理,获取黑白图像。 3. 初始化OpenMV摄像头,设置摄像头的参数,如镜像、翻转、像素格式、帧大小等,跳过前几帧,等待摄像头稳定。 4. 进入主循环,获取当前时间,拍摄一帧图像,并进行二值化处理,得到黑白图像。 5. 在二值图像中查找直线,使用get_regression()函数获取直线的位置和角度。 6. 如果有直线,计算出导航误差,分别为rho_err和theta_err,使用abs()函数取绝对值。 7. 如果直线的角度大于90度,则theta_err减去180度。 8. 在原始图像上绘制直线,使用draw_line()函数绘制。 9. 如果直线的长度大于8个像素,则分别使用rho_pid和theta_pid两个PID算法计算出rho_output和theta_output。 10. 将rho_output和theta_output相加,得到output。如果output小于0,则将其取绝对值加上100。 11. 将output转换为字符串,使用uart.write()函数将其发送给串口。 12. 打印输出output。 13. 循环结束,等待下一次循环。
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