写一个openmv线性回归巡线算法
时间: 2023-12-28 14:03:18 浏览: 25
好的,我理解了你的要求,以下是一个基于OpenMV的线性回归巡线算法的示例代码:
首先需要导入OpenMV库和numpy库:
```python
import sensor, image, time
import pyb
import numpy as np
```
接下来,对摄像头进行初始化设置:
```python
sensor.reset() # 重置摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置颜色格式
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率为QVGA
sensor.set_vflip(True) # 垂直翻转
sensor.set_hmirror(True) # 水平翻转
sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待摄像头稳定
```
然后设置灰度阈值,使车辆可以在黑白场景下行驶:
```python
GRAYSCALE_THRESHOLD = [(240, 255)] # 灰度阈值设置
```
我们还需要为摄像头添加一些ROI(感兴趣区域)以过滤掉不需要检测的区域:
```python
ROI_TOP_LEFT = (0, 150) # 左上角坐标
ROI_BOTTOM_RIGHT = (320, 240) # 右下角坐标
```
接下来,我们需要写一个函数来获取ROI内的所有像素值,并将其转换为矩阵:
```python
def get_matrix():
img = sensor.snapshot() # 抓取一帧图像
img.draw_rectangle(ROI_TOP_LEFT + ROI_BOTTOM_RIGHT, color = (255, 0, 0)) # 画出ROI矩形
img = img.copy(roi = (ROI_TOP_LEFT + ROI_BOTTOM_RIGHT)) # 对ROI区域图像进行裁剪
matrix = np.zeros((img.width(), img.height())) # 创建一个与图像大小相同的矩阵
for i in range(img.width()):
for j in range(img.height()):
pixel = img.get_pixel(i, j) # 获取像素值
if pixel[0] > GRAYSCALE_THRESHOLD[0][0] and pixel[0] < GRAYSCALE_THRESHOLD[0][1]:
# 如果像素值在灰度阈值范围内,则将其设为1,否则设为0
matrix[i][j] = 1
return matrix
```
现在,我们需要将摄像头像素值矩阵与自变量矩阵和因变量矩阵进行线性回归:
```python
MATRIX_WIDTH = ROI_BOTTOM_RIGHT[0] - ROI_TOP_LEFT[0]
MATRIX_HEIGHT = ROI_BOTTOM_RIGHT[1] - ROI_TOP_LEFT[1]
while (True):
matrix = get_matrix()
X = np.zeros((MATRIX_WIDTH, MATRIX_HEIGHT)) # 创建自变量矩阵
Y = np.zeros((MATRIX_HEIGHT, 1)) # 创建因变量矩阵
for i in range(MATRIX_WIDTH):
for j in range(MATRIX_HEIGHT):
X[i][j] = j
Y[j][0] = X.mean(axis = 0) # 计算X的均值
XT = X.transpose() # 计算X的转置
XTX = np.dot(XT, X) # 计算XT和X的乘积
XTY = np.dot(XT, Y) # 计算XT和Y的乘积
try:
inv_XTX = np.linalg.inv(XTX) # 计算XTX的逆矩阵
M = np.dot(inv_XTX, XTY) # 计算回归系数矩阵
k = M[0][0] # 获取回归系数k
b = M[1][0] # 获取回归系数b
except:
pass
```
最后,我们可以使用回归系数来计算控制车辆的转动角度:
```python
def get_angle(k, b):
angle = b - 60 * k # 因为摄像头是翻转的,所以需要用60减去斜率的乘积来反转坐标系
return angle
```
这就是一个基于OpenMV的线性回归巡线算法的示例代码。希望能对您有所帮助。