智能小车opencv实现避障

以下是使用OpenCV实现智能小车避障的步骤：

1. 安装OpenCV 3.0：
- 首先，确保你的树莓派已经连接到互联网。
- 打开终端，运行以下命令来安装OpenCV的依赖项：

     sudo apt-get update
     sudo apt-get upgrade
     sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
     sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
     sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
     sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
     sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
     sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

- 接下来，下载OpenCV 3.0的源代码并进行编译安装：

     wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.0.0.zip
     unzip opencv.zip
     cd opencv-3.0.0
     mkdir build
     cd build
     cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
     make
     sudo make install
     sudo ldconfig

2. 实现避障功能：
- 首先，导入必要的库和模块：

     import cv2
     import numpy as np
     import RPi.GPIO as GPIO
     import time

- 设置GPIO引脚模式和超声波传感器：

     GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
     GPIO_TRIGGER = 11
     GPIO_ECHO = 13
     GPIO.setup(GPIO_TRIGGER, GPIO.OUT)
     GPIO.setup(GPIO_ECHO, GPIO.IN)

- 定义超声波测距函数：

     def distance():
         GPIO.output(GPIO_TRIGGER, True)
         time.sleep(0.00001)
         GPIO.output(GPIO_TRIGGER, False)
         start_time = time.time()
         stop_time = time.time()
         while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 0:
             start_time = time.time()
         while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 1:
             stop_time = time.time()
         time_elapsed = stop_time - start_time
         distance = (time_elapsed * 34300) / 2
         return distance

- 创建摄像头对象并设置分辨率：

     cap = cv2.VideoCapture(0)
     cap.set(3, 320)
     cap.set(4, 240)

- 循环读取摄像头图像并进行避障处理：

     while True:
         ret, frame = cap.read()
         gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         # 在这里添加避障处理的代码
         # ...
         cv2.imshow('frame', frame)
         if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
             break

- 最后，释放摄像头对象和GPIO引脚，并关闭窗口：

     cap.release()
     GPIO.cleanup()
     cv2.destroyAllWindows()

以上是使用OpenCV实现智能小车避障的基本步骤。你可以根据你的具体需求和硬件配置进行进一步的开发和优化。