NAO机器人通过opencv走黑线的python2代码

以下是一个使用 OpenCV 在 Python2 中实现 NAO 机器人走黑线的示例代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import time
from naoqi import ALProxy

# NAO机器人的IP地址和端口号
NAO_IP = "192.168.1.101"
NAO_PORT = 9559

# 初始化NAO机器人
motion = ALProxy("ALMotion", NAO_IP, NAO_PORT)
posture = ALProxy("ALRobotPosture", NAO_IP, NAO_PORT)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置感兴趣区域（ROI）以便更快地检测黑线
roi_top = 200
roi_bottom = 300
roi_left = 0
roi_right = 640

# 循环读取帧
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果无法读取帧，请退出循环
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对 ROI 进行掩模操作
    roi = gray[roi_top:roi_bottom, roi_left:roi_right]

    # 阈值化图像以便更好地检测黑线
    _, thresh = cv2.threshold(roi, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 查找黑线的中心
    M = cv2.moments(thresh)
    if M["m00"] != 0:
        x = int(M["m10"] / M["m00"])
        y = int(M["m01"] / M["m00"])

        # 根据黑线中心的位置调整机器人的方向
        if x < roi_left + roi_right / 2:
            motion.setAngles("HeadYaw", 0.3, 0.1)
        else:
            motion.setAngles("HeadYaw", -0.3, 0.1)

        # 根据黑线中心的位置调整机器人的速度
        if x > roi_left and x < roi_right:
            motion.setWalkTargetVelocity(0.2, 0, 0, 0.1)
        else:
            motion.setWalkTargetVelocity(0, 0, -0.2, 0.1)

    # 显示帧
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 如果按下 q 键，请退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 停止机器人运动
motion.stopMove()

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码会从摄像头读取图像，并对感兴趣区域进行掩模操作以便更快地检测黑线。然后它会对其进行阈值化以便更好地检测黑线，并查找黑线的中心。根据黑线中心的位置，它会调整机器人的方向和速度，以使机器人沿着黑线走。最后，它会在帧中显示摄像头捕获的图像。