机械臂抓取的视觉Python代码完整代码

机械臂抓取的视觉Python代码通常涉及计算机视觉、机器学习和机器人控制技术。这里提供一个简化版的示例，展示了如何用OpenCV处理图像并结合简单的目标检测（比如颜色或边缘检测）来指导机械臂抓取。请注意，实际应用可能需要更复杂的深度学习模型（如YOLO、TensorFlow Object Detection等）。

# 导入所需的库
import cv2
import numpy as np
from pypot import Robot, Move

# 初始化机械臂
robot = Robot('your_robot_model')

# 定义目标颜色或阈值
target_color = (0, 255, 0)  # 假设绿色作为目标

def detect_object(frame):
    # 将帧转换为HSV空间，便于颜色查找
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 设置颜色范围（在这里假设是绿叶的颜色）
    lower_green = np.array([36, 43, 46])
    upper_green = np.array([79, 255, 255])

    # 进行颜色过滤
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
    
    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    if contours:
        # 取第一个轮廓（如果有多个，这里是简化版本，只抓取第一个）
        contour = contours
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        
        return (x, y)  # 返回目标位置坐标

def main():
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头

    while True:
        _, frame = cap.read()
        target_pos = detect_object(frame)

        if target_pos is not None:
            # 使用找到的位置移动机械臂
            robot.arm_move(target_pos, target_pos)  # 这里假设机械臂有arm_move方法

        cv2.imshow("Frame", frame)
        key = cv2.waitKey(1)
        if key == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()