智能送药小车：OpenMV红线循迹与十字T字识别

"openmv送药小车红线循迹，主要涉及OpenMV摄像头模块的使用，实现基于红线的路径跟踪，适用于2021年国赛F题智能送药小车项目。通过图像处理技术识别十字路口和T字路口，确保小车能够准确导航。标签包括openmv、红线循迹、送药小车和电赛，说明这是一个电子竞赛相关的项目，可能需要掌握嵌入式系统、图像处理和机器人导航等技术。" 在这一项目中，开发者首先导入了必要的库，如sensor、image、time、math、pyb以及自定义的GeometryFeature和LED模块。LED(4).on()用于开启第4号LED灯，以显示系统运行状态。DISTORTION_FACTOR用于矫正镜头的畸变，调整图像的准确性。IMG_WIDTH和IMG_HEIGHT定义了图像的像素大小，这里是64x64。 `init_sensor()`函数用于初始化OpenMV传感器，设置为灰度图像模式，以减少处理复杂性并提高速度。同时，设置了帧大小，并跳过一定数量的帧以稳定传感器。自动增益和自动白平衡被关闭，以便在颜色追踪时能更精确地控制图像色调。 在项目中，`INTERSERCT_ANGLE_THRESHOLD`定义了判断角度是否接近交叉点的标准，`LINE_COLOR_THRESHOLD`是设定的红线颜色范围。`ROIS`是一个字典，将画面划分为5个区域（下、中、上、左、右），以便在不同区域寻找红线。 `find_blobs_in_rois()`函数用于在每个预定义的区域（ROI）内寻找色块，即红线。这个函数会返回每个区域中色块的中心坐标（cx, cy）和是否存在色块的信息（blob_flag）。遍历ROI并使用`img.find_blobs()`来检测颜色，然后根据结果更新roi_blobs_result字典。 整个项目的核心就是通过图像处理算法来识别红线，判断小车的行驶方向，并在遇到十字或T字路口时做出正确的决策。这涉及到颜色识别、目标检测、图像分割和实时处理等多个关键技术。对于开发者来说，需要熟悉OpenMV的API，理解图像处理的基本原理，以及如何在嵌入式系统中优化算法以满足实时性能要求。此外，为了使小车能在实际环境中成功导航，还需要考虑环境光线变化、摄像头视角偏差等因素，以及如何通过控制算法来调整小车的速度和转向。