寻迹小车python代码

提供的引用内容是两个函数，分别是`turn_45L`和`turn_45R`，这是寻迹小车的Python代码。这些函数用于控制小车在赛道上行驶，根据传入的参数来判断小车是否需要转弯或者执行其他任务。这些函数中包含了小车转向的代码和判断小车位置的代码。除此之外，还需要其他的代码来控制小车的运动，例如前进、后退、停止等。

相关问题

python循迹小车代码

当然可以！以下是一个简单的Python循迹小车代码示例：

import RPi.GPIO as GPIO

# 设置引脚模式为BCM编码方式
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# 定义引脚
left_pin = 17
right_pin = 18

# 设置引脚为输出模式
GPIO.setup(left_pin, GPIO.OUT)
GPIO.setup(right_pin, GPIO.OUT)

# 控制小车向左转
def turn_left():
    GPIO.output(left_pin, GPIO.HIGH)
    GPIO.output(right_pin, GPIO.LOW)

# 控制小车向右转
def turn_right():
    GPIO.output(left_pin, GPIO.LOW)
    GPIO.output(right_pin, GPIO.HIGH)

# 控制小车停止
def stop():
    GPIO.output(left_pin, GPIO.LOW)
    GPIO.output(right_pin, GPIO.LOW)

# 清理GPIO口
def cleanup():
    GPIO.cleanup()

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    try:
        # 控制小车向左转2秒钟，然后停止
        turn_left()
        time.sleep(2)
        stop()

        # 控制小车向右转2秒钟，然后停止
        turn_right()
        time.sleep(2)
        stop()
        
        # 清理GPIO口
        cleanup()
    
    except KeyboardInterrupt:
        # 异常处理，按Ctrl+C退出程序
        cleanup()

这个代码使用了RPi.GPIO库来控制树莓派的GPIO引脚。你可以根据具体的硬件连接情况修改代码中的引脚定义部分，并根据需要进行其他操作，比如前进、后退等。记得在程序结束时调用`cleanup()`函数来清理GPIO口，避免引脚占用问题。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的循迹小车代码可能会更加复杂，需要根据具体的需求进行相应的开发和调试。希望对你有所帮助！

使用opencv循迹小车代码python

下面是一个使用OpenCV进行循迹的小车代码示例，基于Python语言实现：

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

# 初始化GPIO
gpio.setmode(gpio.BOARD)
gpio.setup(7, gpio.OUT)
gpio.setup(11, gpio.OUT)
gpio.setup(13, gpio.OUT)
gpio.setup(15, gpio.OUT)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

# 循环检测
while True:
    _, frame = cap.read()
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 设定红色的阈值
    lower_red = np.array([0, 100, 100])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

    # 获得轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 找到最大的轮廓（即红色物体）
    areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
    if len(areas) > 0:
        max_index = np.argmax(areas)
        cnt = contours[max_index]

        # 计算最大轮廓的中心坐标
        M = cv2.moments(cnt)
        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
        cy = int(M["m01"] / M["m00"])

        # 根据中心坐标判断物体位置，控制小车运动
        if cx < 200:
            gpio.output(7, True)
            gpio.output(11, False)
            gpio.output(13, True)
            gpio.output(15, False)
        elif cx > 440:
            gpio.output(7, True)
            gpio.output(11, False)
            gpio.output(13, False)
            gpio.output(15, True)
        else:
            gpio.output(7, False)
            gpio.output(11, False)
            gpio.output(13, False)
            gpio.output(15, False)

    # 显示视频画面
    cv2.imshow("frame", frame)
    cv2.imshow("mask", mask)

    # 等待退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

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

该代码中使用了OpenCV库进行图像处理，通过摄像头获取视频流，检测红色物体的位置，根据物体位置控制小车运动。其中，GPIO库用于控制小车电机的运转。

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，具体实现还需要根据实际情况进行调整和优化。