嵌入式自动识别红绿灯代码

嵌入式系统中的红绿灯识别通常涉及到计算机视觉技术和硬件配合。这是一个典型的实时目标检测应用，比如可以使用像OpenCV这样的开源库来处理摄像头捕获的图像，并通过图像处理算法来识别红、黄、绿三种交通信号灯。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **硬件准备**：需要一个具有摄像头功能的嵌入式设备，如Raspberry Pi或Arduino等单板电脑。

2. **软件环境**：安装必要的库，如Python的OpenCV库、Pillow等用于图像处理。

3. **图像采集**：通过摄像头获取实时视频流。

4. **预处理**：对图像进行灰度化、二值化处理，去除噪声并提取感兴趣区域（通常是图像的上半部分，因为红绿灯一般位于那里）。

5. **特征检测**：使用模板匹配或Haar级联分类器（OpenCV内置）查找红、黄、绿的颜色块或特定形状。

6. **判断颜色**：基于检测到的颜色块大小、位置和颜色饱和度判断当前是红灯、绿灯还是黄灯。

7. **决策逻辑**：将识别结果转换成相应的控制命令，如停车、启动等。

import cv2
import numpy as np

# 加载 Haarcascade 红绿灯模型
red_lightCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_redlight.xml')
green_lightCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_greenlight.xml')

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 获取一帧
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找红色和绿色交通信号灯
    red_blobs = red_lightCascade.detectMultiScale(gray)
    green_blobs = green_lightCascade.detectMultiScale(gray)

    for (x, y, w, h) in red_blobs:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)  # 红色框

    for (x, y, w, h) in green_blobs:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)   # 绿色框

    if len(green_blobs):
        # 如果找到绿色信号灯，认为是绿灯状态
        print("绿灯")
    elif len(red_blobs):
        # 否则如果找到红色信号灯，认为是红灯状态
        print("红灯")

    # 显示结果
    cv2.imshow('Traffic Lights', frame)
    key = cv2.waitKey(1)