NAO机器人使用opencv识别白线并沿着白线走的代码

NAO机器人使用OpenCV进行白线识别并跟随的基本步骤涉及以下几个部分：

1. **安装依赖**：首先需要在NAO上安装OpenCV库，通常需要在Robot Operating System (ROS)环境中设置。

2. **摄像头采集**：通过NAO的内置摄像头获取实时视频流。

3. **图像预处理**：对视频帧进行灰度化、二值化等操作，以便更容易地检测到白线。

import cv2
import numpy as np

# 获取相机输入
cap = cv2.VideoCapture('http://your_robot_ip_address/vision/image')

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 二值化（这里假设白线在黑背景上）
    _, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # 寻找边缘（可以用于寻找线条的位置）
    edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)

    # 使用Hough变换查找直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)  # 绘制检测到的线

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. **路径规划与移动**：一旦检测到白线，根据找到的线的方向调整NAO机器人的移动方向，例如使用PID控制器控制轮子前进或转弯。

注意：上述代码是简化示例，实际应用中可能需要更复杂的算法来处理光照变化、噪声等情况，并可能需要结合深度传感器数据以提高识别精度。