树莓派控制舵机实现颜色跟踪的代码

您可以使用Python和适配器来编写一个程序，将树莓派与舵机和摄像头配合使用，实现颜色跟踪功能。以下是一个简单的示例代码：

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

# 设置舵机引脚
servo_pin = 18

# 设置舵机初始位置
initial_angle = 90

# 设置舵机转动角度限制
min_angle = 0
max_angle = 180

# 初始化舵机
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(servo_pin, GPIO.OUT)
servo = GPIO.PWM(servo_pin, 50)
servo.start(0)

# 设置摄像头参数
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)

def track_color():
    while True:
        # 读取摄像头图像帧
        ret, frame = cap.read()

        # 将图像从BGR转换为HSV颜色空间
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

        # 定义颜色范围
        lower_color = np.array([0, 100, 100])
        upper_color = np.array([10, 255, 255])

        # 根据颜色范围创建掩膜
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

        # 寻找物体的轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        if len(contours) > 0:
            # 找到最大的轮廓
            max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
            
            # 计算轮廓的中心坐标
            M = cv2.moments(max_contour)
            cX = int(M["m10"] / M["m00"])
            cY = int(M["m01"] / M["m00"])

            # 在图像上绘制轮廓和中心点
            cv2.drawContours(frame, [max_contour], -1, (0, 255, 0), 2)
            cv2.circle(frame, (cX, cY), 5, (0, 0, 255), -1)

            # 计算舵机转动角度
            angle = initial_angle + int((cX - 320) / 320 * 45)

            # 控制舵机转动
            if angle < min_angle:
                angle = min_angle
            elif angle > max_angle:
                angle = max_angle
            servo.ChangeDutyCycle(2 + (angle / 18))

        # 显示图像
        cv2.imshow("Color Tracking", frame)

        # 按下'q'键退出程序
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 清理资源
    cap.release()
    servo.stop()
    GPIO.cleanup()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    track_color()

请确保您已将舵机正确连接到树莓派的GPIO引脚，并根据需要调整舵机的初始位置和转动角度限制。此代码将通过摄像头跟踪指定颜色的物体，并控制舵机旋转以保持物体在中心位置。