基于Python用树莓派机器鱼检测管道漏油点直行和拐弯代码

这是一个比较复杂的项目，需要涉及到机器人控制、图像识别和路径规划等多个方面的知识。以下是一个简单的基于Python用树莓派机器鱼检测管道漏油点直行和拐弯的代码示例，仅供参考：

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

# 设置GPIO引脚
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT)
GPIO.setup(13, GPIO.OUT)
GPIO.setup(15, GPIO.OUT)
GPIO.setup(16, GPIO.OUT)

# 设置舵机角度范围
servo_range = [2, 12]

# 定义机器鱼控制函数
def fish_control(speed, angle):
    # 计算舵机角度
    servo_angle = int(servo_range[0] + (servo_range[1] - servo_range[0]) * angle / 180.0)
    # 设置舵机角度
    GPIO.output(11, True)
    time.sleep(servo_angle / 1000.0)
    GPIO.output(11, False)
    # 设置电机转速
    if speed > 0:
        GPIO.output(13, True)
        GPIO.output(15, False)
    else:
        GPIO.output(13, False)
        GPIO.output(15, True)
    # 控制电机转动时间
    GPIO.output(16, True)
    time.sleep(abs(speed))
    GPIO.output(16, False)

# 定义图像处理函数
def process_image(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 对灰度图进行二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # 膨胀处理
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    dilation = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=1)
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 判断是否检测到漏油点
    if len(contours) > 0:
        # 获取漏油点位置
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
        # 计算漏油点相对位置
        angle = (x + w / 2) / image.shape[1] * 180.0 - 90.0
        # 控制机器鱼直行或拐弯
        if angle < -10.0:
            fish_control(1, -30)
        elif angle > 10.0:
            fish_control(1, 30)
        else:
            fish_control(1, 0)
    else:
        # 控制机器鱼直行
        fish_control(1, 0)

# 连接摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环处理视频流
while True:
    # 获取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 处理图像
        process_image(frame)
    else:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
GPIO.cleanup()

需要注意的是，这只是一个简单的代码示例，实际的项目中还需要根据具体情况进行调整和优化。同时，机器鱼的控制和图像处理都需要一些基础的知识和技能，建议在具备一定的编程和电子方面的基础之后再进行相关的尝试。