在树莓派上用Python写一个摄像头检测光源并用PID算法来控制双舵机云台来追寻光源使其光源位于图像中间的程序
时间: 2024-05-01 17:19:27 浏览: 19
可以使用OpenCV库来检测摄像头中的光源,并使用Python编写实现。
下面是代码示例,其中假设已经连接的摄像头名称为 /dev/video0,双舵机云台的控制使用了 rpi_servo 库来实现:
```python
import cv2
from rpi_servo import Servo
# 初始化双舵机云台
servo_x = Servo(18)
servo_y = Servo(19)
# 定义PID算法参数
kp = 0.1
ki = 0.01
kd = 0.01
# 定义目标光源在图像中的位置
target_x = 320
target_y = 240
# 初始化PID算法的误差及增量值
last_error_x = 0
last_error_y = 0
integral_x = 0
integral_y = 0
# 循环读取摄像头视频帧并处理光源
while True:
# 读取视频帧
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = video_capture.read()
# 如果没有读取到视频帧则退出循环
if not ret:
break
# 将视频帧转换为灰度图像并进行光源检测
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 255, 0)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 如果检测到光源则进行PID算法控制双舵机云台
if len(contours) > 0:
# 计算光源在图像中的位置
M = cv2.moments(contours[0])
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
# 计算PID算法的误差及增量
error_x = target_x - cx
error_y = target_y - cy
integral_x = integral_x + error_x
integral_y = integral_y + error_y
derivative_x = error_x - last_error_x
derivative_y = error_y - last_error_y
output_x = kp * error_x + ki * integral_x + kd * derivative_x
output_y = kp * error_y + ki * integral_y + kd * derivative_y
# 控制双舵机云台转动
servo_x.set_angle(servo_x.get_angle() + output_x)
servo_y.set_angle(servo_y.get_angle() + output_y)
# 更新PID算法的误差及增量
last_error_x = error_x
last_error_y = error_y
else:
# 如果没有检测到光源则停止PID算法的更新
last_error_x = 0
last_error_y = 0
integral_x = 0
integral_y = 0
# 显示视频帧并等待用户键盘输入
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitKey(1)
# 释放摄像头并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码实现了从摄像头读取视频帧,将其转换为灰度图像并进行光源检测。如果检测到光源,则根据目标光源在图像中的位置计算PID算法的增量,并使用 rpi_servo 库控制双舵机云台进行转动使得光源位于图像中间。如果没有检测到光源,则停止更新PID算法的误差及增量。最后将视频帧显示,并等待用户键盘输入。
请注意,这里仅是一份示例代码,具体的实现可能需要针对不同的硬件和实际场景进行调试和优化。