树莓派小车：物体追踪与opencv实战

本文主要介绍了如何在树莓派平台上利用OpenCV 3.0和Python实现物体追踪功能，以提升智能小车的性能。作者分享了自己在安装OpenCV过程中遇到的问题，着重强调了cmake编译过程中可能遇到的挑战，通过查找解决方案，最终成功安装了OpenCV。在这个过程中，作者提到他参考了GitHub上的项目案例，特别是针对树莓派和Arduino结合的项目，将其GPIO控制电机部分移植到了自己的设计中，实现了初步的物体追踪功能。 detect.py脚本是实现物体追踪的核心部分，它首先通过PiCamera捕获视频帧，然后在这些帧中检测出一个预设大小（如320x240像素）的对象，并在后续帧中持续跟踪这个对象。跟踪区域大小被设定为40x40像素，以提高追踪精度。当锁定的物体移动时，小车会根据物体的位置调整方向，进行追踪或停止。代码中定义了前进、后退、左转、右转和停止等动作，这些动作通过GPIO控制小车的实际运动。 然而，作者也指出，当前的物体追踪功能还有待优化，特别是小车的转向灵敏度不足，这可能是由于硬件设计或算法参数设置问题。此外，由于作者的技术水平限制，他鼓励读者一起参与到研究中来，共同改进这个项目，使之更加强大和智能化。 本文提供了一个实用的指南，不仅包括了OpenCV在树莓派上的安装教程，还展示了如何将其与小车控制结合起来，实现实时物体追踪功能。这对于对物联网、机器人技术或者想要在树莓派上进行图像处理项目的人来说，是一份宝贵的资源。