openmv坐标巡线
时间: 2023-08-04 21:05:21 浏览: 61
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巡线避障
OpenMV 是一款基于 ARM Cortex-M7 处理器的嵌入式计算机视觉开发平台,可以用于实现巡线避障。下面是 OpenMV 巡线避障的基本原理:
1. 摄像头采集图像:OpenMV 摄像头采集机器人周围的图像。
2. 图像处理:通过图像处理算法,将图像转换为二值图像,并将机器人行驶的路线标记为白色区域,其他区域标记为黑色。
3. 判断机器人位置:通过分析二值图像,可以得到机器人当前位置的坐标。
4. 控制机器人行驶:根据机器人当前位置和目标位置的差距,控制机器人向目标位置行驶。
5. 避障处理:通过控制机器人的速度和方向,避开障碍物,保证机器人的行驶安全。
openmv巡线详细讲解
当使用OpenMV进行巡线时,一般的步骤包括设置颜色追踪参数、初始化摄像头和舵机、以及在循环中实时进行图像处理和舵机控制。
以下是对上述巡线代码的详细讲解:
1. 首先,我们导入需要的模块:`sensor`、`image`和`time`用于操作摄像头和图像处理,以及`Servo`用于控制舵机。
2. 接下来,我们设置颜色追踪参数。这里使用了一个thresholds列表,其中每个元素表示一个颜色追踪范围。在这个例子中,我们只追踪黑色的线条,可以根据实际情况调整阈值。
3. 初始化摄像头。我们使用`sensor.reset()`来重置摄像头,然后设置图像格式为RGB565,帧大小为QQVGA(80x60像素),跳过前2000帧以使摄像头稳定,最后关闭自动增益和自动白平衡。
4. 初始化舵机。我们创建一个Servo对象,并将其连接到第一个舵机引脚(P7)。然后将舵机初始位置设置为90度。
5. 进入巡线循环。在这个循环中,我们不断获取摄像头的图像。
6. 使用`img.find_blobs(thresholds)`来查找符合颜色追踪参数的blob(连续的颜色区域)。如果找到了blob,我们找到最大的一个,并在图像上画出它的中心线。
7. 计算舵机角度。我们将blob的中心x坐标映射到0-180度的角度范围,通过舵机控制来调整舵机的角度。
8. 控制舵机转动。使用`servo.angle()`方法将计算得到的角度作为参数传递,控制舵机转动到相应的位置。
9. 如果没有找到blob,说明没有检测到线条,我们将舵机归位到90度的初始位置。
10. 在每次循环结束后,通过`time.sleep(10)`等待10毫秒,以控制循环频率。
需要注意的是,这只是一个简单的巡线代码示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。例如,可以添加PID控制算法来使巡线更稳定,或者使用其他图像处理方法来提高巡线的准确性。
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