opencv 巡线 pid

OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，可以用于许多应用程序，其中包括巡线。PID控制器是一种常用的控制算法，可以用于许多自动化应用程序，包括巡线。

巡线的基本思路是使用摄像头捕捉道路图像，并使用计算机视觉技术识别出道路线。然后，使用PID控制器计算机器人车辆的控制信号，以使其跟随道路线。

下面是一个简单的巡线PID控制器的实现步骤：

1. 从摄像头捕获图像并进行预处理，例如阈值化和边缘检测。

2. 使用OpenCV函数识别出道路线，并计算出道路线的中心位置。

3. 计算机器人车辆的偏差，即车辆当前位置与道路线中心位置之间的差值。

4. 使用PID算法计算机器人车辆的控制信号，即转向角度。

5. 根据控制信号控制车辆前进。

下面是一个简单的Python示例代码，该代码使用OpenCV和PID控制器实现了巡线功能：

import cv2
import numpy as np

# PID控制器参数
kp = 0.5
ki = 0.1
kd = 0.1

# 设置视频捕获对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置窗口大小
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

# 创建PID控制器对象
pid = PIDController(kp, ki, kd)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 图像预处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3)

    # 检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

    # 计算道路线中心位置
    if lines is not None:
        x1, y1, x2, y2 = lines[0][0]
        center = (x1 + x2) / 2

        # 计算偏差
        deviation = center - frame.shape[1] / 2

        # 计算控制信号
        control_signal = pid.update(deviation)

        # 控制车辆前进
        # TODO: 将控制信号转换为车辆前进指令

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 检测按键
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频捕获对象
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

该代码中的PIDController类是一个简单的PID控制器实现，根据偏差计算控制信号。控制信号可以根据实际需求转换为车辆前进指令。