写一篇基于五路视觉传感器的循迹小车的python代码
时间: 2024-12-15 10:15:30 浏览: 60
在Python中编写一个基于五路视觉传感器的循迹小车控制系统,首先需要安装一些必要的库,如`opencv-python`用于图像处理,`numpy`用于数值计算,以及控制硬件的相关模块。这里提供一个基本框架的示例,假设已经有一个摄像头获取图像,并且五个传感器有对应的读取函数。
```python
import cv2
import numpy as np
from picamera.array import PiRGBArray
from time import sleep
# 假设五个传感器读值函数
def read_sensor(sensor_id):
# 根据实际传感器设计填充这里的读取代码
return sensor_value
# 初始化摄像头和缓冲区
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
rawCapture = PiRGBArray(camera)
# 调整摄像头曝光时间
camera.shutter_speed = 10000
sleep(2) # 等待稳定
while True:
# 捕获一帧并存储到数组中
camera.capture(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True)
img = rawCapture.array
# 对图像进行预处理,比如灰度化、二值化等
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary_img = cv2.threshold(gray_img, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 使用腐蚀膨胀操作来增强边缘检测
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
binary_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 计算每个方向上可能的路径
left_edge = np.argmax(binary_img[0])
center_edge = np.argmax(binary_img[img.shape[0]//2])
right_edge = np.argmax(binary_img[-1])
# 根据传感器数据决定行驶方向
if read_sensor('left') > read_sensor('center'):
direction = 'left'
elif read_sensor('right') > read_sensor('center'):
direction = 'right'
else:
direction = 'straight' # 或者其他决策逻辑
print(f"Current direction: {direction}")
# 这里只是一个示例,你需要根据你的硬件连接和驱动来控制小车转向或前进
# 实际操作中会涉及到电机控制或者舵机控制,这部分代码取决于你的硬件平台
# 清空缓冲区
rawCapture.truncate(0)
```
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