openmv坐标巡线

在使用OpenMV进行坐标巡线时，可以通过设置通信波特率，使用OpenMV的UART模块进行与主板的通信。可以通过OpenMV的tx引脚发送信息给主板的rx引脚，同时通过OpenMV的rx引脚接收主板发送的信息。需要注意的是，通信的波特率需要与主板设置成一样才能进行通信。[1]

在具体的坐标巡线任务中，可以根据任务要求和具体情况，结合算法和思路来完成任务。对于想要快速上手的人来说，思路是最重要的，给一堆函数没有组合使用的思路就没有作用。可以参考一些相关的教程和视频，从中获取一些思路和灵感，然后根据具体的任务要求，将算法和函数结合起来，完成坐标巡线任务。[2]

在直角坐标系上，如果有一点B，经过这个点有一条直线，可以用ρ表示原点到该直线的距离，垂足是点A，这个线段与x轴的夹角为θ。可以根据这个坐标系来进行坐标巡线的计算和控制。[3]

相关问题

openmv摄像头巡线

### 使用 OpenMV 摄像头实现巡线功能

#### 巡线原理
为了使机器人能够沿着预定路径行驶，通常采用的方法是检测地面黑白线条的位置。通过摄像头采集图像并分析其中黑色线条相对于中心位置的偏移量，从而调整机器人的转向角度。

#### 开发环境准备
确保已经安装好OpenMV IDE，并能正常连接到OpenMV设备[^4]。启动IDE后，在代码编辑区内编写相应的Python脚本，利用视频缓冲区观察实时反馈效果。

#### 图像预处理
由于实际环境中光线变化等因素影响，建议先对原始图片做灰度化转换和二值化处理，提高特征提取准确性：

import sensor, image, time

sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # Set pixel format to GRAYSCALE (or RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)   # Set frame size to QQVGA for faster processing.
sensor.skip_frames(time = 2000)     # Wait for settings take effect.

thresholds = [(0, 70)]              # Define grayscale thresholds within which we'll look for black line.

#### 边缘检测与轮廓查找
接着定义感兴趣区域（ROI），缩小计算范围以提升效率；再调用`find_blobs()`函数定位可能存在的黑条纹边界坐标点集合：

while(True):
    img = sensor.snapshot()
    
    blobs = img.find_blobs(thresholds, roi=(80,120,80,40), merge=True)

    if blobs:
        largest_blob = max(blobs,key=lambda b:b.pixels())
        
        # Draw rectangle around detected object
        img.draw_rectangle(largest_blob.rect(), color=127)
        
        center_x = int(img.width()/2)
        target_x = largest_blob.cx()

        error = target_x - center_x
        
        print("Error:",error,"Target X:",target_x,"Center X:",center_x)

上述代码片段实现了基本的功能框架，即捕获当前画面中的最大连通域作为目标物，并计算其重心偏离屏幕中央的程度。此误差值可用于指导电机控制系统做出相应动作修正方向偏差[^1]。

#### 控制逻辑设计
基于获得的横向位移数据，可以通过比例控制器(PID调节器的一种简化形式)，设定合理的增益系数Kp来决定转角大小:

kp = 0.3                            # Proportional gain value
    
if abs(error)>10:                   # Only turn when there's significant offset
    motor_speed_left  = kp * (-error)
    motor_speed_right = kp * (+error)
else:
    motor_speed_left  = BASE_SPEED
    motor_speed_right = BASE_SPEED

以上仅提供了一个较为通用的设计思路和技术方案概述，具体实施细节还需依据所选硬件平台特性及应用场景需求作适当调整优化[^2]。

openmv，巡线两条黄线，如果有一条黄线突然没有了怎么靠另一条黄线寻线，但不影响啊后来的两条黄线巡线

如果一条黄线突然消失了，您可以使用另一条黄线来控制机器人的运动，直到找到第一条黄线。以下是一个简单的代码示例，它可以实现这一点：

import sensor, image, time
from pyb import UART

uart = UART(3, 9600) # 初始化串口对象

sensor.reset() # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # 设置帧大小为QQVGA
sensor.skip_frames(time = 2000) # 跳过摄像头启动时的帧

yellow_threshold = (60, 100, -40, 40, -30, 30) # 黄色的阈值

last_line_lost = False # 上一条黄线是否丢失
last_line_center = 0 # 上一条黄线的中心点x坐标

while(True):
    img = sensor.snapshot() # 拍摄一张图像
    blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) # 查找黄色区域
    if len(blobs) == 2: # 如果找到了两个色块
        x1 = blobs[0].cx() # 第一个色块的中心点x坐标
        x2 = blobs[1].cx() # 第二个色块的中心点x坐标
        if x1 > x2: # 如果第一个色块在右边
            x1, x2 = x2, x1 # 交换x1和x2
        if x1 < 80 and x2 > 80: # 如果两个色块跨越了中线
            x = (x1 + x2) // 2 # 计算中心点x坐标
            if last_line_lost: # 如果上一条黄线丢失了
                last_line_center = x # 记录当前黄线的中心点x坐标
                last_line_lost = False # 上一条黄线已找到
            elif abs(x - last_line_center) < 30: # 如果当前黄线和上一条黄线很接近
                last_line_center = x # 更新上一条黄线的中心点x坐标
                uart.write("f") # 直行
            elif x < 60: # 如果机器人太靠左
                uart.write("l") # 向左转
            elif x > 100: # 如果机器人太靠右
                uart.write("r") # 向右转
            else: # 如果机器人在中间
                uart.write("f") # 直行
        elif x1 < 80: # 如果机器人在左边
            uart.write("l") # 向左转
        elif x2 > 80: # 如果机器人在右边
            uart.write("r") # 向右转
        else: # 如果机器人在中间
            uart.write("f") # 直行
    elif len(blobs) == 1: # 如果只找到了一个色块
        x = blobs[0].cx() # 找到中心点x坐标
        if last_line_lost: # 如果上一条黄线丢失了
            last_line_center = x # 记录当前黄线的中心点x坐标
            last_line_lost = False # 上一条黄线已找到
        elif abs(x - last_line_center) < 30: # 如果当前黄线和上一条黄线很接近
            last_line_center = x # 更新上一条黄线的中心点x坐标
            uart.write("f") # 直行
        elif x < 60: # 如果机器人太靠左
            uart.write("l") # 向左转
        elif x > 100: # 如果机器人太靠右
            uart.write("r") # 向右转
        else: # 如果机器人在中间
            uart.write("f") # 直行
    else: # 如果没有找到黄色区域
        last_line_lost = True # 上一条黄线丢失了
        uart.write("s") # 停止

这个代码示例使用了两个色块来检测黄线，并使用串口将控制信号发送给小车。如果一条黄线突然消失了，机器人将使用另一条黄线来控制运动，直到找到第一条黄线。代码中的条件语句可以根据您的实际情况进行修改。