基于opencv Python的无人机视觉pid巡线

本文将介绍如何使用opencv和Python实现无人机视觉PID巡线。

PID控制器是一种常用的控制器，可以实现系统的稳态控制和跟踪控制。在无人机巡线中，PID控制器可以根据摄像头捕捉到的图像信息，调整无人机的飞行姿态，实现无人机沿着指定的线路飞行。

具体实现步骤如下：

1. 读取摄像头图像

使用opencv库中的cv2.VideoCapture()函数读取摄像头图像。代码如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 图像预处理

为了方便后续的图像处理，需要对原始图像进行预处理。常见的预处理方法包括图像灰度化、二值化等。在巡线中，我们可以将图像转化为灰度图像，并进行二值化处理，提取出线路的轮廓。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

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

    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 提取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    cv2.imshow('frame', thresh)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 寻找线路

通过上一步中提取的轮廓，可以得到线路的位置信息。我们可以使用cv2.drawContours()函数将线路绘制在图像上。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

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

    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 提取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 计算偏差值

根据线路的位置信息，可以计算出无人机的偏差值。偏差值一般使用线路中心与图像中心的距离来表示。如果偏差值为正，无人机需要向左调整飞行姿态；如果偏差值为负，无人机需要向右调整飞行姿态；如果偏差值为0，无人机保持当前飞行姿态。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

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

    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 提取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 计算偏差值
    if len(contours) > 0:
        cnt = contours[0]
        M = cv2.moments(cnt)
        cx = int(M['m10']/M['m00'])
        cy = int(M['m01']/M['m00'])
        height, width = gray.shape
        deviation = cx - width/2
        print("deviation: ", deviation)

    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

5. 控制无人机飞行

根据偏差值，可以使用PID控制器调整无人机的飞行姿态。具体的PID控制算法可以参考相关资料。在这里，我们只是简单地根据偏差值控制无人机向左或向右飞行。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

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

    # 二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 提取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 计算偏差值
    if len(contours) > 0:
        cnt = contours[0]
        M = cv2.moments(cnt)
        cx = int(M['m10']/M['m00'])
        cy = int(M['m01']/M['m00'])
        height, width = gray.shape
        deviation = cx - width/2
        print("deviation: ", deviation)

        # 控制飞行
        if deviation > 10:
            print("turn left")
        elif deviation < -10:
            print("turn right")
        else:
            print("keep flying")

    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

至此，我们就完成了无人机视觉PID巡线的实现。当然，这只是一个简单的演示程序，实际应用中还需要考虑更多的因素，如光照、摄像头分辨率、噪声等。但是，通过这个例子，我们可以初步了解无人机视觉PID巡线的基本原理和实现方法。