NAO机器人通过cv走黑线的代码

以下是一个简单的使用OpenCV和NAOqi SDK的Python代码示例，可以让NAO机器人通过黑线行走：

import cv2
from naoqi import ALProxy

# NAO机器人IP地址和端口号
robotIP = "nao.local"
port = 9559

# 创建ALMotion和ALVideoDevice代理
motionProxy = ALProxy("ALMotion", robotIP, port)
videoProxy = ALProxy("ALVideoDevice", robotIP, port)

# 设置相机参数
resolution = 1    # VGA
colorSpace = 11   # RGB
fps = 15

# 创建视频流
nameId = videoProxy.subscribe("python_GVM", resolution, colorSpace, fps)
cameraId = 0
videoProxy.setActiveCamera(cameraId)

# 设置运动参数
maxSpeed = 0.5
maxYawSpeed = 0.2
motionProxy.setWalkTargetVelocity(maxSpeed, 0, maxYawSpeed, 0.1)

while True:
    # 获取视频帧
    img = videoProxy.getImageRemote(nameId)
    if img is None:
        continue
    
    # 转换为OpenCV图像
    width, height, channels, rawData = img[0], img[1], img[2], img[6]
    img = np.frombuffer(rawData, dtype=np.uint8).reshape(height, width, channels)
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 阈值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    
    # 如果没有找到任何轮廓，则保持前进
    if len(contours) == 0:
        motionProxy.setWalkTargetVelocity(maxSpeed, 0, maxYawSpeed, 0.1)
        continue
    
    # 找到最大轮廓
    maxContour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    
    # 计算中心点
    M = cv2.moments(maxContour)
    cx = int(M['m10']/M['m00'])
    cy = int(M['m01']/M['m00'])
    
    # 根据中心点偏差设置旋转速度
    if cx < width/2 - 50:
        motionProxy.setWalkTargetVelocity(maxSpeed, 0, -maxYawSpeed, 0.1)
    elif cx > width/2 + 50:
        motionProxy.setWalkTargetVelocity(maxSpeed, 0, maxYawSpeed, 0.1)
    else:
        motionProxy.setWalkTargetVelocity(maxSpeed, 0, 0, 0.1)

# 停止视频流和运动
videoProxy.unsubscribe(nameId)
motionProxy.stopMove()

该代码使用了NAOqi SDK中的ALMotion和ALVideoDevice模块控制NAO机器人的运动和相机，并使用OpenCV处理视频帧。它首先订阅了一个视频流，然后不断从中获取图像并进行处理。它将图像转换为灰度图像，并使用阈值处理和轮廓查找来检测黑线。然后，它计算黑线的中心点，并根据中心点偏差设置机器人的旋转速度，以使其保持在黑线上行走。

请注意，该代码仅提供了一个简单的示例，并且可能需要进行调整以适应具体的应用场景。