视觉避障代码

视觉避障代码的实现可以基于不同的算法和框架进行，这里我提供一个基于深度学习的视觉避障代码示例，使用的是PyTorch框架和ResNet18网络：

import torch
import torchvision
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(512, 2)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 设置摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 遍历每一帧
while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 对图像进行预处理
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame = frame.astype(np.float32) / 255.0
    frame = np.transpose(frame, (2, 0, 1))
    frame = np.expand_dims(frame, axis=0)
    frame = torch.from_numpy(frame)

    # 输入模型进行预测
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(frame)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)

    # 根据预测结果进行避障
    if predicted == 1:
        print('前方有障碍物，需要避障！')
        # TODO: 实现避障代码

    # 显示当前帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

这段代码使用摄像头读取图像，并使用ResNet18模型对图像进行分类预测，从而判断前方是否存在障碍物。如果预测结果为有障碍物，可以在代码中添加避障操作。注意，这里的代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改。