寻两根黄线 有什么方法

寻找黄线的方法取决于黄线所在的环境和情况。以下是一些可能有用的方法：

1. 视觉搜索：使用眼睛在周围环境中寻找黄色线条，可以通过扫描地面或其他表面来寻找。

2. 使用工具：例如使用金属探测仪等特殊设备来检测地下的管道或电缆。

3. 询问他人：向周围的人或相关的专业人士询问黄线的位置和用途。

4. 查阅地图：查看地图上的标记或图例，以确认黄线的位置和含义。

5. 使用技术：例如使用红外线扫描或雷达扫描来探测地下物体。

请注意，这些方法并不一定适用于所有情况。具体的方法取决于黄线所在的环境和用途。

相关问题

openmv如何寻两根黄线 进行与STM32传中心值

要寻找两根黄线并将中心值发送给STM32，可以按照以下步骤进行：

1.使用OpenMV的图像处理功能来检测并识别两根黄线。可以使用颜色识别算法，找到图像中所有黄色区域，然后对这些区域进行形态学处理和连通性分析，来识别出两根黄线的位置。

2.计算两根黄线的中心值。可以通过计算两根黄线的位置，然后取它们的平均值来得到中心值。

3.将中心值通过串口发送给STM32。可以使用OpenMV的串口通信功能，将中心值打包成一个数据包，然后通过串口发送到STM32。

下面是一个示例代码，用于检测并识别两根黄线，并将中心值发送到STM32：

import sensor, image, time, pyb

# 初始化串口
uart = pyb.UART(3, 9600)

# 配置摄像头
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()

# 黄色色块的阈值范围
yellow_threshold = (50, 70, -20, 20, 0, 40)

while(True):
    clock.tick()
    # 获取一帧图像
    img = sensor.snapshot()
    # 找到所有黄色色块
    blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])
    # 如果找到了两个黄色色块
    if len(blobs) == 2:
        # 计算两个色块的中心点
        x1 = blobs[0].cx()
        y1 = blobs[0].cy()
        x2 = blobs[1].cx()
        y2 = blobs[1].cy()
        # 计算中心值
        center = (x1 + x2) / 2
        # 将中心值发送到STM32
        uart.write(pack("<f",center))
    # 显示图像
    img.draw_rectangle(blobs[0].rect())
    img.draw_rectangle(blobs[1].rect())
    img.draw_cross(center, img.height() // 2)
    img.draw_cross(img.width() // 2, img.height() // 2)
    img.draw_line(center, img.height() // 2, color = (255, 0, 0))

注意，在代码中，我们使用了一个名为“pack”的函数来将中心值打包成一个数据包。这个函数将一个浮点数转换为4个字节的二进制数据，在发送到STM32之前需要进行解包。在STM32端，你需要使用相应的解包函数来解析这个数据包，然后提取中心值。

用openmv，寻两条黄线但有一条线是断路口怎么办

如果一条黄线是断开的，您可以使用OpenMV的图像处理功能来检测另一条黄线，并跟踪它的位置。您可以使用OpenMV的颜色追踪功能来跟踪黄线。首先，您需要设置颜色追踪器来识别黄色。然后，使用find_blobs()函数在图像中查找黄色区域。接下来，使用centroid()函数来找到黄线的中心点，并在图像上标出它们的位置。如果一条黄线是断开的，您可以使用另一条黄线的中心点来控制机器人的运动。当然，这需要您修改您的代码来适应这种情况。