NAO机器人通过opencv识别黑线循迹的python2代码
时间: 2023-10-07 12:08:28 浏览: 71
以下是一个使用 OpenCV 在 Python2 中进行黑线循迹的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置感兴趣区域(ROI)以便更快地检测黑线
roi_top = 200
roi_bottom = 300
roi_left = 0
roi_right = 640
# 循环读取帧
while True:
# 读取帧
ret, frame = cap.read()
# 如果无法读取帧,请退出循环
if not ret:
break
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对 ROI 进行掩模操作
roi = gray[roi_top:roi_bottom, roi_left:roi_right]
# 阈值化图像以便更好地检测黑线
_, thresh = cv2.threshold(roi, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找黑线的中心
M = cv2.moments(thresh)
if M["m00"] != 0:
x = int(M["m10"] / M["m00"])
y = int(M["m01"] / M["m00"])
cv2.circle(frame, (x + roi_left, y + roi_top), 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示帧
cv2.imshow("frame", frame)
# 如果按下 q 键,请退出循环
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码会从摄像头读取图像,并对感兴趣区域进行掩模操作以便更快地检测黑线。然后它会对其进行阈值化以便更好地检测黑线,并查找黑线的中心。最后,它会在帧中绘制一个绿色的圆圈来标记黑线的中心。