用照相机拍摄import c v2 importosoutput _ dir='/home/pi/desktop/py ' I=1cap=cv2.video capture (0) while 1: ret， frame frame ) flag=cv2.waitkey(1) if flag==13:# )回车键output _ path=OS.path.join (output _ dir，' d.d ) 导入cv2
导入编号为NP
定义注释(x ) :
通过
usetrackbartoperfectlydefine (1/2 ) theloweranduppervaluesforhsvcolorspace ) cv2.namedwindow ) ' tracking ' )参数upper hs v3 startvalue4end value cv2.create tte nothing ) cv2.createtrackbar ) ' ls ' nothing (cv2.create trackbar (LV )，Tracking )，46，255，nothing ) cv2.create nothing ) cv2.createtrackbar('UV '，' Tracking '，255，255， nothing (while true : frame=cv2.im read (/home/pi/desktop/py/0002.jpg ) #。 这里是您的照片存放的路径HSV=cv2.cvtcolor )。cv2.color _ bgr2HSV (l _ h=cv2.gettrackbarpos (' LH '，' Tracking ' ) l ' Tracking ' (u _ h=cv2.gettrackbarpos )、' uh '、' tracking ' (u _ s=cv2.gettrackbarpos )、' tracking ' )。 ' tracking'(l_g=NP.Array([l_h，l_s，l_v] ) lowergreenvalueu _ g=NP.array [ u _ h，u_s，u src2cv2.imshow(frame '，frame ) cv2.imshow ) ) cv2.imshow res ) key=cv2.waitkey(1) if key==273: # escbreakbreakbreakbrestid 对于颜色边框，import c v2 importnumpyasnpimportimutilsfromimutilsimportcontours # import rpi.gpioasgpio # pin5=5#管脚选项，gpio5#
不旋转时的百分比值为10.5 # circle _ speed=9# servo _ straight=8.2 # gpio.setmode (gpio.BCM ) gpio.setup ) pin5、gpio 58.8 ) pin6是电机用#pwm_servo.start(0)0)初始占空比#pwm_motor.start(0 49 ) upper=NP.array ([ 255，255，255，2110 ] ) 博客的摄像机相反)，所以加上这个词就是摄像机的图像正转(frame=imutils.rotate(frame，180 ) cv2.imshow ) ) frame '。 frame ) else 3360 flag=false ' ' ' defservo (a ) : if auto : PWM _ servo.changedutycycle ) a ) else 3360 gpio.setuu pulu 启用上拉电阻defmotor(a ) : if auto : PWM _ motor.changedutycle (a ) a ) ellangedutycle ) pull _ up _ down=gpio . 180 ) draw _ frame=frame.copy (# ifframeisnone : # breakifflagistrue : ' )处理由摄像机读取的图像，该步骤是比较重要的“”#转换颜色空间cv2.COLOR_BGR2HSV ) #颜色识别img=cv2.inrange ) frame_HSV，UPPER(#膨胀操作dilation=cv2.dilate(img，kernel，iteratel )，iterate cv2.morphologyex ) ) dilation，cv2.morphology kernel ) #高斯过滤器closing=cv2.Gaussian blur (closing，(5)，0 ) #埃20 )进行“”以上的具体效果是根据环境寻找不同的“”#轮廓的cnts，_=cv2.findcontours(edges，cv2.RETR_EXTERNAL， cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) )轮廓数的确定是确定是否发现了轮廓。如果没有发现轮廓则不继续操作。iflen(cnts ) 0: # )存储轮廓面积的列表s=[] # )排序后轮廓列表和与各轮廓对应的外接矩形) cnts， boundingrects (=contours.sort _ contours (CNTs ) )用于查找面积最大轮廓的索引forcntincnts : s.append (cv2.contour area ) cv2 . w，h )=boundingRects[max_index] #绘制矩形的frame_out=cv2.rectangle ) Draw_frame，) x， 2 ) ) () ) ) if 140x300: #print (直走) servo ) straight ) motor ) straight_line_speed ) ifx=1403360 # motote 打印) left ) servo ) servo_straight1.5 ) motor ) circle_speed ) else 33333330 motor (circle _ speed (' ' ' cv2.im show