OpenMV黑线检测系统：实时偏移量与角度计算

"该代码片段展示了如何使用OpenMV摄像头模块进行黑线检测，并计算出小车在跟随行驶过程中相对于黑线中心的偏移量和角度偏差，用于实现自动循迹功能。" 在2022年的电子竞赛中，小车跟随行驶系统是一个常见的挑战，OpenMV在这类任务中发挥了重要作用。这个代码段专注于黑线检测，这是循迹系统的关键部分。OpenMV是一款基于MicroPython的微型计算机视觉开发板，它能够实时处理图像，非常适合于这种应用场景。 首先，代码导入了必要的库，包括`sensor`（用于访问摄像头）、`image`（处理图像）、`time`（时间管理）、`pyb`（微控制器功能）以及`math`（数学运算）。然后，通过`UART`（通用异步收发传输器）库与外部设备通信，将检测到的数据发送出去。 接着，初始化摄像头设置，包括翻转图像、设置像素格式为RGB565、设定帧大小为QQQVGA（160x120像素），并跳过一定数量的帧来稳定摄像头。此外，关闭自动增益和白平衡以避免环境光的影响。 进入无限循环，每帧都会对图像进行二值化处理，以识别黑线。`sensor.snapshot().binary([road_threshold])`这行代码将图像转换为黑白，`road_threshold`是一个阈值列表，用于确定哪些像素应被视为黑线。阈值可能需要根据实际环境光线和黑线颜色进行调整。 使用`get_regression`方法找到黑线的最小二乘回归线，该方法需要一个起始点（如`(100,100)`）和一个鲁棒性参数。计算出的回归线可以表示黑线的位置。 接下来，计算线的极坐标ρ（距离）误差，即回归线的ρ值与图像宽度一半的差值，这代表小车相对于黑线中心的水平偏移。如果线的角度大于90度，需要进行180度的修正。 然后，计算线的角度误差`theta_err`，即线的角度与垂直方向的偏差。同样，如果角度大于100度，也需要进行180度的修正。`theta`是修正后的角度，用于更准确地指示小车偏离黑线的方向。 最后，将偏移量和角度误差编码成字节流，并通过UART发送给控制小车运动的外部设备。这样，小车可以根据接收到的信息调整行驶方向，以保持在黑线上。 这段代码展示了如何利用OpenMV进行实时黑线检测，并将检测结果转化为控制指令，是实现小车自动循迹系统的基础。为了优化性能，可能需要根据实际环境调整阈值和鲁棒性参数，确保在各种光照条件下都能准确追踪黑线。