视觉追踪小车C++代码实现

时间: 2024-05-23 09:06:23 浏览: 133
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到关于视觉追踪小车C++代码实现的具体信息。引用提到了开发环境为VScode和C++,但没有提供相关的代码示例。引用提到了JetsonNano视觉跟随小车的相关内容,但没有提及具体的C++代码实现。 如果您需要实现视觉追踪小车的C++代码,您可以考虑以下步骤: 1. 确定使用的视觉处理库,例如OpenCV。 2. 使用相机采集图像,并通过图像处理算法提取特征。 3. 使用目标识别算法识别目标位置。 4. 根据目标位置计算运动方向和速度。 5. 使用PID控制器调整小车的速度和方向。 6. 将计算得到的速度矢量应用于小车的控制系统。 请注意,以上步骤仅为一般的实现思路,具体的代码实现可能因项目需求和硬件平台而有所不同。如果您需要更具体的代码实现,请提供更详细的要求或参考特定的开发文档或示例代码。
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# 基于Openmv的视觉跟踪小车 ## 一、实验原理及实验内容 ### 1.物体识别 本次实验目的是使得小车可以跟踪目标,故首先确定跟踪目标,由于小车整体框架从零开始搭建,并没有太多的金钱可以选择昂贵的摄像头,故本次实验的目标识别选择较为简单的方式以减少硬件压力。本次实验首先识别纯色物体,是完成对纯色物体识别之后更进一步选择跟踪AprilTag。 AprilTag是一个视觉基准系统,可用于各种任务,包括AR,机器人和相机校准。这个tag可以直接用打印机打印出来,而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的精确3D位置,方向和id。 AprilTag内容主要包含三个步骤: 第一步是如何根据梯度检测出图像中的各种边缘。 第二步即如何在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选,AprilTag尽可能的对检测出的边缘检测,首先剔除非直线边缘,在直线边缘进行邻接边缘查找,最终若形成闭环则为检测到一个四边形。对四边形进行解码确定Apriltag标签。 第三步确定四边形的中心点作为要跟踪的三维左边点。 Openmv对以上步骤进行了函数封装,可以用img.find_apriltags()函数定位Apriltag标签,并且可以通过该函数的返回值的方法确定三维坐标和三维角度:可以用获取x轴坐标tag.x_translation(), tag.y_translation()、tag.z_translation()是y、z轴坐标 。 ### 2.云台追踪 openmv中搜索目标函数的返回值包括了目标物体中心的x、y坐标,原点是在图片的最左下角,就是说如果我们按照直接得到的坐标都是正的,但是我们要求云台追踪目标就是让目标始终出现在视野最中间,都是正的值我们无法判断图片到底是往哪边偏。为了解决这样的问题,我们只需要对得到的坐标进行简单的处理,openmv获得图片宽高都可以用函数获得,故已知图片宽width,高度height,目标中心点坐标x,y。按照相对比例来判断目标点在相机内的相对位置: $$ y1=y/height-0.5 $$ $$ x1=x/width-0.5 $$ 这样x1,y1就是我们最新获得的值,其取值范围均为[-0.5,0.5]。 为了实现云台始终追随目标,我们还需要将得到的坐标值转换为舵机旋转的角度,本实验云台为二自由度云台,如图1.1。下面的舵机控制偏航角与相机x轴相关,上面的舵机负责控制俯仰角与相机y轴相关,偏航角舵机的机械转角范围为[0,180],其中,当角度为0时,舵机朝向右侧,角度为180度时,舵机朝向左侧。俯仰角的机械转角范围为[90,180],其中,当角度为90度时,平台成水平,当角度为180度时,平台垂直水平面。 ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

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