写个无人机视觉避障的代码

无人机视觉避障是一种基于计算机视觉和深度学习技术的智能飞行控制方法，可以帮助无人机自主完成避障、路径规划和控制等任务。以下是一个简单的无人机视觉避障的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 初始化无人机视觉系统
cap = cv2.VideoCapture(0)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 设置避障参数
min_distance = 50  # 最小避障距离
max_speed = 10     # 最大速度
safe_zone = 50     # 安全区域半径

# 循环读取无人机视觉数据
while True:
    # 读取当前帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 进行图像处理，提取障碍物信息
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 获取无人机当前位置和速度
    position = [width/2, height/2]  # 假设无人机初始位置在图像中心
    speed = [0, 0]                  # 假设无人机初始速度为0

    # 遍历障碍物轮廓，计算距离和方向
    for cnt in contours:
        M = cv2.moments(cnt)
        if M['m00'] > 0:
            cx = int(M['m10'] / M['m00'])
            cy = int(M['m01'] / M['m00'])
            distance = np.sqrt((cx - position[0])**2 + (cy - position[1])**2)
            direction = np.arctan2(cy - position[1], cx - position[0])

            # 判断是否需要避障
            if distance < min_distance:
                speed[0] = -max_speed * np.cos(direction)
                speed[1] = -max_speed * np.sin(direction)
                break

    # 计算无人机下一步位置
    position[0] += speed[0]
    position[1] += speed[1]

    # 判断是否到达边界，如果是则调整速度
    if position[0] < safe_zone:
        speed[0] = max_speed
    elif position[0] > width - safe_zone:
        speed[0] = -max_speed
    if position[1] < safe_zone:
        speed[1] = max_speed
    elif position[1] > height - safe_zone:
        speed[1] = -max_speed

    # 控制无人机飞行
    # ...

    # 显示图像和调试信息
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.waitKey(1)

这个代码示例中，我们利用OpenCV进行图像处理，提取障碍物信息，并根据距离和方向计算速度，判断是否需要避障。同时，我们还考虑了边界情况，防止无人机撞墙。实际应用中，还需要根据具体任务需求和环境特点进行优化和改进。