用python写一个视觉巡线程序

要写一个视觉巡线程序,首先需要安装OpenCV库来进行图像处理。然后,需要摄像头或者相机来获取视频流或者图片。

下面是一个使用OpenCV进行视觉巡线的简单示例程序:

python 复制代码
import cv2

def follow_line():
    # 打开摄像头或者读取视频文件
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 参数0表示打开默认摄像头
    # 设置视频流的宽和高
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

    while True:
        # 读取一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        
        # 进行图像处理,例如灰度化、边缘检测等
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
        
        # 在图像上找到线条或者轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        # 遍历每个轮廓
        for contour in contours:
            # 计算轮廓的中心坐标
            M = cv2.moments(contour)
            if M["m00"] != 0:
                cx = int(M["m10"] / M["m00"])
                cy = int(M["m01"] / M["m00"])
                
                # 在图像上标记出线条的中心点
                cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)
        
        # 显示图像
        cv2.imshow("Frame", frame)
        
        # 按下Esc键退出循环
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break
    
    # 释放摄像头或者关闭视频文件
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    follow_line()

这是一个简单的巡线程序,它使用Canny边缘检测算法来检测图像中的线条,然后计算线条的中心坐标,并在图像上标记出来。你可以根据实际需求进行进一步的图像处理和控制机器人运动的操作。

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