八邻域 python 巡线

如果您想使用八邻域来进行巡线，您可以使用OpenCV和Python来实现。下面是一个示例代码，展示了如何使用八邻域进行巡线：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("line_image.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 提取边缘
edges = cv2.Canny(binary,50, 150)

# 获取图像尺寸
height, width = edges.shape

# 定义八个方向的像素位移
dx = [-1, -1, 0, 1, 1, 1, 0, -1]
dy = [0, 1, 1, 1, 0, -1, -1, -1]

# 初始化起始位置
start_x = int(width / 2)
start_y = height - 1

# 巡线过程
current_x = start_x
current_y = start_y
path = [(current_x, current_y)]

while current_y > 0:
    max_intensity = 0
    next_x = current_x
    next_y = current_y

    for i in range(8):
        new_x = current_x + dx[i]
        new_y = current_y + dy[i]

        if new_x >= 0 and new_x < width and new_y >= 0 and new_y < height:
            intensity = edges[new_y, new_x]

            if intensity > max_intensity:
                max_intensity = intensity
                next_x = new_x
                next_y = new_y

    current_x = next_x
    current_y = next_y
    path.append((current_x, current_y))

# 绘制巡线路径
for point in path:
    cv2.circle(image, point, 1, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Line Following", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，对图像进行二值化处理，并使用Canny边缘检测算法提取边缘。接下来，我们定义了八个方向的像素位移，并初始化起始位置为图像底部中间位置。然后，我们通过选择具有最大边缘强度的相邻像素来进行巡线，并将路径上的像素保存在`path`列表中。最后，我们将巡线路径绘制在原始图像上，并显示结果。

请注意，上述代码仅是一个简单的示例，您可能需要根据您的实际应用进行适当的调整和优化。

希望这可以帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。