用树莓派写一个识别白色区域并在中间控制16舵机组成的机器人行的代码，要求有程序和详细解释

首先，需要准备以下材料和设备：

- 树莓派
- 摄像头
- 16舵机机器人（带有控制板）
- 杜邦线

然后，需要安装OpenCV和Python的库。可以通过以下命令在终端中安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-opencv
sudo apt-get install python-picamera

接下来，我们需要编写代码。以下是识别白色区域并控制16舵机机器人行的Python代码：

import cv2
import numpy as np
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 初始化GPIO
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT)
GPIO.setup(12, GPIO.OUT)
GPIO.setup(13, GPIO.OUT)
GPIO.setup(15, GPIO.OUT)
GPIO.setup(16, GPIO.OUT)
GPIO.setup(18, GPIO.OUT)
GPIO.setup(22, GPIO.OUT)
GPIO.setup(24, GPIO.OUT)
GPIO.setup(26, GPIO.OUT)
GPIO.setup(29, GPIO.OUT)
GPIO.setup(31, GPIO.OUT)
GPIO.setup(32, GPIO.OUT)
GPIO.setup(33, GPIO.OUT)
GPIO.setup(35, GPIO.OUT)
GPIO.setup(36, GPIO.OUT)
GPIO.setup(37, GPIO.OUT)

# 初始化舵机初始角度
GPIO.output(11, True)
GPIO.output(12, True)
GPIO.output(13, True)
GPIO.output(15, True)
GPIO.output(16, True)
GPIO.output(18, True)
GPIO.output(22, True)
GPIO.output(24, True)
GPIO.output(26, True)
GPIO.output(29, True)
GPIO.output(31, True)
GPIO.output(32, True)
GPIO.output(33, True)
GPIO.output(35, True)
GPIO.output(36, True)
GPIO.output(37, True)

# 设置摄像头分辨率
camera = cv2.VideoCapture(0)
camera.set(3, 320)
camera.set(4, 240)

while True:
    # 读取摄像头画面
    ret, frame = camera.read()

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

    # 进行二值化处理
    ret, img = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 进行形态学处理，去除噪点
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 寻找白色区域
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area > 500:  # 设置最小面积，避免误判
            M = cv2.moments(cnt)
            if M['m00'] != 0:
                cx = int(M['m10'] / M['m00'])
                cy = int(M['m01'] / M['m00'])
                cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)

                # 计算舵机转动角度
                angle_x = int((cx - 160) / 16)
                angle_y = int((cy - 120) / 12)

                # 控制舵机转动
                GPIO.output(11, angle_x & 0x01)
                GPIO.output(12, angle_x & 0x02)
                GPIO.output(13, angle_x & 0x04)
                GPIO.output(15, angle_x & 0x08)
                GPIO.output(16, angle_x & 0x10)
                GPIO.output(18, angle_x & 0x20)
                GPIO.output(22, angle_x & 0x40)
                GPIO.output(24, angle_x & 0x80)

                GPIO.output(29, angle_y & 0x01)
                GPIO.output(31, angle_y & 0x02)
                GPIO.output(32, angle_y & 0x04)
                GPIO.output(33, angle_y & 0x08)
                GPIO.output(35, angle_y & 0x10)
                GPIO.output(36, angle_y & 0x20)
                GPIO.output(37, angle_y & 0x40)

    # 显示画面
    cv2.imshow('frame', frame)

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

# 释放资源
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码解释：

首先，我们导入需要的库：cv2用于图像处理，numpy用于数学计算，RPi.GPIO用于控制GPIO。然后，初始化GPIO，设置摄像头分辨率。

接下来进入while循环，读取摄像头画面，转换为灰度图像并进行二值化处理。然后进行形态学处理，去除噪点。接着，寻找白色区域，计算中心点坐标，计算舵机转动角度，控制舵机转动。最后，显示画面，按下q键退出程序。

在控制舵机转动时，我们使用GPIO.output()函数控制每个舵机的转动方向。我们将要控制的角度通过位运算将其转换为8位二进制数，然后将其分别输出到对应的GPIO口上。

需要注意的是，舵机的初始角度可能与我们设定的初始角度不同，因此在程序运行前需要手动将舵机转动到初始角度。

最后，我们需要用杜邦线将GPIO引脚和舵机控制板上的对应引脚连接起来，以实现舵机的转动。

以上就是识别白色区域并控制16舵机机器人行的全部代码和详细解释。