if flag == 1 and sent_count <= 3: if max_blob.cx()<ROI_height: # TODO 重点改的对象。使用height_prob, max_blob.density(), max_blob.cx()进行赛道的识别 uart.write('8''\r\n') # print('turn left!') led.on() sent_count = sent_count + 1 elif action_cx >=130 : uart.write('3''\r\n') # print('turn right!' led.on() sent_count = sent_count + 1 continue在openmv里实现机器狗巡线

时间: 2023-06-24 11:09:22 浏览: 124
RAR

clob-blob.rar_blob and clob_clob_java CLOB_java oracle cl_oracle

这段代码是在OpenMV上实现机器狗巡线的代码。具体来说,它使用了一个摄像头来检测机器狗所在的赛道,并根据检测到的赛道信息来控制机器狗的行动。 首先,代码中的第一行if语句检查一个标志(flag)是否为1,并且检查机器狗已经发送了多少次指令(sent_count),以确保机器狗不会一直向同一个方向转弯。如果条件成立,接下来的代码将通过检查最大斑点(max_blob)的中心点(cx)是否低于ROI_height来判断机器狗是否应该向左转。如果是,则机器狗会向左转并向串口发送指令'8'。如果不是,则代码继续执行并检查最大斑点的中心点(cx)是否大于等于130。如果是,则机器狗会向右转并发送指令'3'。无论是哪种情况,代码都会将sent_count增加1,并将LED灯打开。 最后,代码中的continue语句用于跳过当前循环的剩余部分并开始下一次循环。这样做是为了确保机器狗可以持续地巡线。
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def state_deflection_angle(roi_blobs_result): ''' 说明:偏转状态值返回 ''' # ROI区域权重值 #ROIS_WEIGHT = [1, 1, 1, 1] ROIS_WEIGHT = [1, 0, 0, 1] state_crossing = False deflection_angle = 0 down_center = 0 center_num = 0 # 偏转值计算,ROI中心区域X值 centroid_sum = roi_blobs_result['up']['cx']*ROIS_WEIGHT[0] + roi_blobs_result['middle_up']['cx']*ROIS_WEIGHT[1] \ + roi_blobs_result['middle_down']['cx']*ROIS_WEIGHT[2] + roi_blobs_result['down']['cx']*ROIS_WEIGHT[3] if roi_blobs_result['up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[0] if roi_blobs_result['middle_up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[1] if roi_blobs_result['middle_down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[2] if roi_blobs_result['down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[3] center_pos = centroid_sum / (ROIS_WEIGHT[0]+ROIS_WEIGHT[1]+ROIS_WEIGHT[2]+ROIS_WEIGHT[3]) deflection_angle = (IMG_WIDTH/2)- center_pos # 判断两侧ROI区域检测到黑色线 if roi_blobs_result['left']['blob_flag'] and roi_blobs_result['right']['blob_flag']: # 判断两侧ROI区域检测到黑色线处于图像下方1/3处 if roi_blobs_result['left']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)) and roi_blobs_result['right']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)): # 当最下方ROI区域的黑线宽度大于140像素(检测到路口) if roi_blobs_result['down']['w'] > 235: state_crossing = True #elif roi_blobs_result['up']['blob_flag']: #state_crossing = True return down_center, state_crossing, deflection_angle 详细剖析里面的值都是怎么计算的

import socket import time from typing import cast import zeroconf #https://github.com/mnishig/mdns-discover/blob/master/ServiceDiscover.py class ZeroconfListener(zeroconf.ServiceListener): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.services = [] def remove_service(self, zc: 'Zeroconf', type_: str, name: str) -> None: # print('{} service: removed'.format(name) ) info = zc.get_service_info(type_, name) for service in self.services: if service['name'] == name: self.services.remove(service) def add_service(self, zc: 'Zeroconf', type_: str, name: str) -> None: info = zc.get_service_info(type_, name) addr_str = [] for item in info.addresses: addr_str.append(socket.inet_ntoa(cast(bytes, item))) # print(name, addr_str) item = { 'name': info.name, 'type': info.type, 'server': info.server, 'addresses': addr_str, 'port': info.port, } self.services.append(item) def update_service(self, zc: 'Zeroconf', type_: str, name: str) -> None: pass def get_services(self) -> list: return self.services class ServiceDiscover: def __init__(self) -> None: # self.zeroconf = zeroconf.Zeroconf() self.browser = None self.types = [] self.services = [] self.get_servicetypes() def get_servicetypes(self) -> None: self.types = zeroconf.ZeroconfServiceTypes.find() def browse(self) -> None: zc = zeroconf.Zeroconf() listener = ZeroconfListener() for type in self.types: counter = 0 browser = zeroconf.ServiceBrowser(zc, type, listener) while counter < 5: time.sleep(0.1) counter += 1 browser.cancel() self.services = listener.services if __name__ == "__main__": sd = ServiceDiscover() sd.browse() for item in sd.services: print("hello") print(item)

import sensor, image, time,math,pyb from pyb import UART,LED import json import ustruct sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) sensor.set_auto_gain(False) # must be turned off for color tracking sensor.set_auto_whitebal(False) # must be turned off for color tracking red_threshold_01=(10, 100, 127, 32, -43, 67) clock = time.clock() uart = UART(3,115200) #定义串口3变量 uart.init(115200, bits=8, parity=None, stop=1) # init with given parameters def find_max(blobs): #定义寻找色块面积最大的函数 max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob def sending_data(cx,cy,cw,ch): global uart; #frame=[0x2C,18,cx%0xff,int(cx/0xff),cy%0xff,int(cy/0xff),0x5B]; #data = bytearray(frame) data = ustruct.pack("<bbhhhhb", #格式为俩个字符俩个短整型(2字节) 0x2C, #帧头1 0x12, #帧头2 int(cx), # up sample by 4 #数据1 int(cy), # up sample by 4 #数据2 int(cw), # up sample by 4 #数据1 int(ch), # up sample by 4 #数据2 0x5B) uart.write(data); #必须要传入一个字节数组 while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold_01]) cx=0;cy=0; if blobs: max_b = find_max(blobs) #如果找到了目标颜色 cx=max_b[5] cy=max_b[6] cw=max_b[2] ch=max_b[3] img.draw_rectangle(max_b[0:4]) # rect img.draw_cross(max_b[5], max_b[6]) # cx, cy FH = bytearray([0x2C,0x12,cx,cy,cw,ch,0x5B]) #sending_data(cx,cy,cw,ch) uart.write(FH)

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