openmv双线寻迹
时间: 2024-08-15 18:03:51 浏览: 34
OpenMV是一款专为物联网(IoT)设计的小型嵌入式计算机,它包含了一个基于ARM的微控制器和一个摄像头模块,常用于视觉传感器应用,如图像处理、机器视觉等。OpenMV双线寻迹通常是指利用OpenMV的软件库来实现对两条物理线(通常是黑线)的追踪功能,这个过程可以用于制作简单的机器人路径导航或物体跟踪。
用户可能会编写一段程序,通过摄像头捕获视频流,然后利用OpenMV提供的边缘检测算法识别出线条的边缘点,再通过计算这些点之间的距离和角度变化,实现机器人沿着轨迹移动。这种方法常见于低成本教育套件和入门级机器人项目中。
相关问题
openmv视觉寻迹
OpenMV视觉寻迹是一种通过使用OpenMV模块和相应的传感器和模块,实现对特定颜色或形状的目标进行识别和跟踪的技术。通过OpenMV模块和相机,可以采集图像,并通过设置ROI区域、颜色阈值和权值等参数来定位目标物体。
在实现循迹功能时,首先需要设置ROI区域,即图像感兴趣区域。合理设置ROI区域可以减少计算资源的消耗,提高系统运行速率。通常会设置多个ROI区域,根据离视野越近的地方设置不同的权值,以便更准确地定位目标物体。
其次,需要对图像进行灰度处理,并设置巡线的颜色阈值。通过将图像转换为灰度图,并设置巡线的灰度颜色阈值,可以将目标物体与背景区分开来。
然后,通过分析灰度图ROI区域中的最大黑色色块,可以得到目标物体的位置信息。根据色块的中心点和权值的加权计算,可以近似得到线的质心和。根据质心和和图片像素尺寸的关系,可以计算出线心位置和偏角大小。
最后,根据偏角的大小进行判断,确定小车的动作状态。当偏角绝对值小于角度阈值时,小车直行;当偏角绝对值大于角度阈值且为正偏角时,小车右转;当偏角绝对值大于角度阈值且为负偏角时,小车左转。这样就可以实现小车根据视觉信息进行寻迹的功能。
综上所述,OpenMV视觉寻迹是通过图像采集、ROI区域设置、颜色阈值设定和偏角判断等步骤实现对特定目标的识别和追踪。通过OpenMV模块和相应的传感器和模块的组合,可以实现不同形状或颜色目标的寻迹功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [STM32f407+OpenMV实现循迹小车并且可以识别图形形状颜色(内含封装好的模块)](https://download.csdn.net/download/weixin_52385589/86394445)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [OpenMV视觉模块循迹/巡线功能实现(带TFT-LCD屏显示)](https://blog.csdn.net/ediykk/article/details/131754537)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
openmv小车寻迹代码
OpenMV是一款基于微控制器的开源计算机视觉库,主要用于低功耗设备上进行简单图像处理,如Arduino平台的小车上。对于小车寻迹,OpenMV提供了一些方便的API和教程,通常涉及到以下几个步骤:
1. **安装OpenMV库**:首先需要将OpenMV库安装到你的Arduino项目中,这通常涉及到添加适当的库路径和导入必要的函数。
2. **摄像头初始化**:配置摄像头以便捕捉视频流,并调整分辨率、帧率等设置。
3. **图像预处理**:对获取的图像应用边缘检测算法(如Canny边缘检测),找出图像中的轮廓。
4. **特征提取**:计算轮廓的中心位置或边界信息,作为追踪的目标。
5. **目标跟踪**:在连续的帧中,使用模板匹配或其他追踪算法来跟随目标,比如卡尔曼滤波器或光流法。
6. **控制策略**:根据目标的位置反馈,通过PID控制或简单的运动学模型来调整小车的方向。
**示例代码片段**(简化版):
```c++
#include <OpenMV.h>
// 初始化摄像头
OV7670 cam;
cam.init();
while (true) {
// 拍摄一帧
Image frame = cam.capture();
// 应用边缘检测
Mat edges = frame.filter(Mat::THRESH_BINARY, 100);
// 查找最大的轮廓
Contour contour = contours(edges);
// 追踪并更新小车方向
int x, y; // 轨道中心点坐标
if (!contour.empty()) {
Point2f center(cvRound(contour.cx()), cvRound(contour.cy()));
steer(center.x - track_target_x);
}
delay(10); // 控制采集频率
}
```