苹果采摘机器人定位水果 代码

苹果采摘机器人定位水果的代码通常涉及到计算机视觉、机器学习以及机器人控制技术的结合。下面是一个简单的概念描述：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

class FruitDetector:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = load_model(model_path)  # 加载预训练的水果分类模型
        self.class_names = ["apple", "orange", "banana"]  # 水果类别列表

    def preprocess_image(self, img):
        img = cv2.resize(img, (224, 224))  # 缩放图像到固定尺寸
        img = img / 255.0  # 归一化像素值
        img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 添加批次维度
        return img

    def detect_fruit(self, image):
        preprocessed_img = self.preprocess_image(image)
        predictions = self.model.predict(preprocessed_img)
        max_index = np.argmax(predictions[0])
        fruit_class = self.class_names[max_index]
        confidence_score = predictions[0][max_index]
        return fruit_class, confidence_score

# 使用示例
robot = FruitDetector("fruit_recognition_model.h5")
img_path = "apples.jpg"
fruit_type, score = robot.detect_fruit(cv2.imread(img_path))
print(f"Found {fruit_type} with confidence of {score:.2f}")

这个代码首先加载了一个预训练的水果识别模型，然后通过读取摄像头捕捉的图像或者从文件中加载图片，对图像进行预处理，如缩放和归一化。接着应用模型进行预测，找到最可能的水果类别及其对应的置信度。最后，机器人会基于预测结果执行相应的采摘操作。