2023电赛题追踪光点
时间: 2023-09-03 21:09:01 浏览: 58
根据引用和中的内容,2023电赛题追踪光点涉及到设计并制作一个声源指示控制装置。该装置放置在图1的C区,安装有激光笔和二维电动云台,能够控制激光笔指向声源。在定位计算过程中,激光笔关闭,定位运算完成时激光笔开启。装置的动作反应时间不超过10秒,光点与B点偏差越小越好。
为实现这个装置,可以选择合适的硬件,并进行相应的设计和制作。具体的硬件选型和方案计划可以根据实际需求和条件进行确定。例如可以选择适用的激光笔、二维电动云台和传感器。在设计中要考虑到装置的精度和稳定性,以确保目标的准确追踪。
总之,2023电赛题追踪光点需要设计并制作一个声源指示控制装置,该装置能够控制激光笔指向声源,并实时显示光点与目标点的偏差。装置的动作反应时间要求不超过10秒,光点与目标点的偏差越小越好。具体的硬件选型和方案计划可以根据实际需求进行确定。
相关问题
openmv红外光点追踪
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,我们可以使用OpenMV摄像头来实现红外光点的追踪。首先,我们需要将OpenMV摄像头模块安装在智能车上。然后,我们可以使用OpenMV的图像处理功能来实时识别和追踪红外光点。通过使用OpenMV的API和编程语言,我们可以编写代码来检测红外光点的位置,并将其与智能车的运动控制相结合,实现红外光点的追踪功能。这样,当红外光点移动时,智能车将自动跟随并调整方向。这种功能可以通过编写适当的代码和算法来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [智能车教程(红外、蓝牙、OpenMV追踪)](https://blog.csdn.net/corilei/article/details/89291740)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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openmv识别相近的光点
OpenMV是一款基于MicroPython的开源嵌入式计机视觉平台,它可以用于图像处理和机器视觉应用。在OpenMV中,可以使用图像处理算法来识别相近的光点。
要实现这个功能,可以使用OpenMV的图像处理库和相关函数。首先,你需要获取摄像头捕获的图像。然后,可以使用颜色追踪算法来识别相近的光点。颜色追踪算法可以通过设置阈值来选择特定颜色范围内的像素,并将其标记为目标。
以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用OpenMV来识别相近的光点:
```python
import sensor
import image
import time
# 初始化摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# 设置颜色追踪参数
thresholds = [(30, 100, 15, 127, 15, 127)] # 设置颜色阈值范围
# 开始循环捕获图像并进行处理
while True:
img = sensor.snapshot() # 获取图像
# 执行颜色追踪
blobs = img.find_blobs(thresholds)
# 处理识别结果
if blobs:
for blob in blobs:
# 在图像上绘制识别结果
img.draw_rectangle(blob.rect())
img.draw_cross(blob.cx(), blob.cy())
# 显示图像
img.show()
```
这段代码中,我们首先初始化了摄像头,并设置了图像的格式和大小。然后,我们设置了颜色追踪的阈值范围。接下来,我们进入一个循环,不断捕获图像并进行处理。在处理过程中,我们使用`find_blobs`函数来执行颜色追踪,并获取识别到的光点的位置信息。最后,我们在图像上绘制识别结果,并显示图像。