openmv循迹及车位识别图像处理程序设计
时间: 2024-06-18 20:04:57 浏览: 8
OpenMV 是一款基于 MicroPython 的嵌入式计算机视觉平台,可以通过 Python 语言进行编程控制,支持图像传感器、串口通信、I2C 总线、SPI 总线、CAN 总线等多种接口。它可以用于图像识别、目标检测、图像跟踪等应用场景。下面简单介绍一下 OpenMV 循迹及车位识别图像处理程序设计。
1. 循迹图像处理程序设计
循迹图像处理程序设计的主要目的是识别道路上的黑色线条,并通过控制小车的电机实现跟随。循迹的主要过程如下:
(1) 灰度化:将彩色图像转化为灰度图像,便于处理。
(2) 二值化:将灰度图像进行二值化处理,将图像转化为黑白二值图像。
(3) 边缘检测:通过边缘检测算法,检测出道路上黑色线条的轮廓。
(4) 检测线条:根据线条的位置和宽度信息,判断小车应该如何行驶。
2. 车位识别图像处理程序设计
车位识别图像处理程序设计的主要目的是识别停车场中车位的状态,并通过控制小车的电机实现自动寻找空闲车位。车位识别的主要过程如下:
(1) 目标检测:通过目标检测算法,检测出停车场中所有的车位。
(2) 特征提取:提取每个车位的特征信息,包括颜色、大小、位置等。
(3) 车位状态判断:根据车位特征信息,判断该车位是否为空闲状态。
(4) 寻找空闲车位:根据车位状态信息,自动寻找空闲车位,并将小车停靠在该车位上。
相关问题
openmv循迹+物体识别
OpenMV循迹原理是通过串口将摄像头获取的图像进行二值化处理,并进行线性回归得到直线的角度和相对偏移量,然后将偏移量通过串口发送到STM32。STM32利用PID算法计算参数,并将参数转换成小车的速度,以实现控制小车循迹的目的。\[1\]
在物体识别方面,OpenMV可以通过图像处理算法来检测和识别物体。具体的实现方法可以根据具体的需求和场景来选择合适的算法和模型。例如,可以使用OpenMV的图像处理库来进行颜色识别、形状识别、边缘检测等操作,从而实现对物体的识别和跟踪。同时,也可以结合深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),来进行更复杂的物体识别任务。\[1\]
总结来说,OpenMV循迹可以通过串口与STM32进行通信,利用线性回归和PID算法实现小车的循迹控制。而在物体识别方面,OpenMV可以通过图像处理算法和深度学习模型来实现对物体的识别和跟踪。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于STM32的智能循迹避障小车](https://blog.csdn.net/m0_55933541/article/details/128630439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [STM32循迹小车系列教程(四)—— 使用OpenMV循迹](https://blog.csdn.net/weixin_49821504/article/details/130451123)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
openmv循迹避障小车程序
OpenMV循迹避障小车是一种基于OpenMV摄像头的智能小车,可以通过图像处理技术实现循迹和避障功能。下面是一个简单的OpenMV循迹避障小车程序的介绍:
1. 初始化摄像头和引脚:首先需要初始化OpenMV摄像头和连接到小车上的引脚,例如电机控制引脚和传感器引脚。
2. 图像处理:使用OpenMV的图像处理功能,通过摄像头获取实时图像,并进行处理。可以使用颜色识别算法来检测道路线或者障碍物。
3. 循迹控制:根据图像处理的结果,判断小车应该向左转、向右转还是直行。可以根据道路线的位置和角度来调整电机的转速和方向,使小车保持在道路中心。
4. 避障控制:如果检测到障碍物,需要及时采取避障措施。可以使用超声波传感器或红外线传感器来检测障碍物的距离和位置,然后根据检测结果调整电机的转速和方向,使小车绕过障碍物。
5. 循环执行:以上步骤需要在一个循环中不断执行,以实现实时的循迹和避障功能。
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