NAO机器人基于python和opencv识别黑线循迹的代码
时间: 2023-10-16 09:09:51 浏览: 238
NAO机器人是一款人形机器人,其在使用时需要使用其提供的SDK进行编程。而黑线循迹识别是一种常见的机器人应用场景,下面提供一个基于Python和OpenCV的黑线循迹识别代码示例,可以根据需要进行修改以适配NAO机器人的使用。
```
import cv2
import numpy as np
import time
# 定义摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 定义黑线颜色范围
black_lower = np.array([0, 0, 0])
black_upper = np.array([180, 255, 30])
# 定义小车运动的速度
car_speed = 0.2
# 循环读取摄像头图像
while True:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据黑线颜色范围对图像进行二值化处理
mask = cv2.inRange(hsv, black_lower, black_upper)
# 对二值化图像进行腐蚀和膨胀操作,以去除噪声
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.erode(mask, kernel)
mask = cv2.dilate(mask, kernel)
# 查找黑线轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 如果没有找到黑线,则小车停止运动
if len(contours) == 0:
print("Stop")
else:
# 获取最大的黑线轮廓,并计算其中心点坐标
c = max(contours, key=cv2.contourArea)
M = cv2.moments(c)
cx = int(M['m10'] / M['m00'])
cy = int(M['m01'] / M['m00'])
# 根据中心点坐标来控制小车的运动方向
if cx < 300:
print("Turn Left")
# 调用NAO机器人SDK中的方法,控制小车向左转动
elif cx > 340:
print("Turn Right")
# 调用NAO机器人SDK中的方法,控制小车向右转动
else:
print("Forward")
# 调用NAO机器人SDK中的方法,控制小车向前行驶
# 通过OpenCV在窗口中显示图像
cv2.imshow("frame", frame)
cv2.imshow("mask", mask)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭摄像头和OpenCV窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,上述代码仅提供了一个黑线循迹识别的基本流程,具体实现需要根据NAO机器人的接口规范进行适配。
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