nao基於opencv的紅球識別

2021-09-26 16:36:33 字數 3389 閱讀 1248

**如下

# -*- coding: utf-8 -*-


import cv2


import cv2.cv as cv


import numpy as np


from naoqi import alproxy


import vision_definitions


import math


port = 9559  # crf 機械人埠


robot_ip = "192.168.43.56"  # crf 機械人ip


cameraproxy = alproxy("alvideodevice", robot_ip, port)


# 基本引數


resolution = vision_definitions.kvga


colorspace = vision_definitions.kbgrcolorspace


fps =20


frameheight = 0


framewidth = 0


framechannels = 0


framearray = none


camerapitchrange = 47.64/180*math.pi


camerayawrange = 60.97/180*math.pi


# 獲取


cameraproxy.setactivecamera(1)


videoclient = cameraproxy.subscribe("python_**m",resolution, colorspace,fps)


frame = cameraproxy.getimageremote(videoclient)


cameraproxy.unsubscribe(videoclient)


#讀取framewidth = frame[0]


frameheight = frame[1]


framechannels = frame[2]


framearray = np.frombuffer(frame[6], dtype=np.uint8).reshape([frameheight, framewidth, framechannels])


# 轉換為hsv


hue_image = cv2.cvtcolor(framearray, cv2.color_bgr2hsv)


# 用顏色分割影象


low_range = np.array([160, 83, 100])


high_range = np.array([180, 255, 255])


th = cv2.inrange(hue_image, low_range, high_range)


cv2.imshow('result', th)


cv2.waitkey(0)


# 平滑處理


gaus=cv2.gaussianblur(th,(7,7),1.5)


cv2.imshow('result', gaus)


cv2.waitkey(0)


# 腐蝕


eroded = cv2.erode(gaus, cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (4, 4)), iterations=2)


cv2.imshow('result', eroded)


cv2.waitkey(0)


# 膨脹


dilated = cv2.dilate(eroded, cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (3, 3)), iterations=2)


cv2.imshow('result', dilated)


cv2.waitkey(0)


# hough circle


circles = cv2.houghcircles(dilated, cv.cv_hough_gradient, 1, 100, param1=15, param2=7, minradius=15, maxradius=100)


# 繪製


if circles is not none:


x, y, radius = circles[0][0]


center = (x, y)


cv2.circle(framearray, center, radius, (0, 255, 0), 2)


cv2.imshow('result', framearray)


cv2.waitkey(0)


cv2.destroyallwindows()
在實際應用中可以把繪製的部分和

cv2.imshow('result', framearray)


cv2.waitkey(0)


cv2.destroyallwindows()
刪了，這個主要是測試看效果用的。

另外在不同的場地需要修改下面的值除錯出紅球的顏色

low_range = np.array([160, 83, 100])


high_range = np.array([180, 255, 255])
光線也會對紅球識別有影響，需要在具體的場景臨時除錯

這是我比賽時慘痛的教訓總結出的經驗

這裡面最重要的是

# hough circle


circles = cv2.houghcircles(dilated, cv.cv_hough_gradient, 1, 100, param1=15, param2=7, minradius=15, maxradius=100)
我們主要用霍夫變換識別圓，網上有很多說明，自己搜一搜就知道了，這裡就不再講了。

原圖

二值化

高斯平滑

腐蝕

膨脹

畫圓

其中的處理可以視情況調換順序或者刪除，識別出紅球後的具體定位也需要自行新增演算法，我個人的演算法還不太成熟，所以就不上傳了。

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