在主程式區新建python盒子
在choregraphe中寫入這樣一段**
def
oninput_onstart
(self)
:#self.onstopped() #activate the output of the box
tts = alproxy(
"altexttospeech"
)# 建立alproxy中「altexttospeech」的**
tts.say(
"hello"
)# 通過呼叫其中的.say()方法使機械人說話
self.onstopped(
)
def
oninput_onstart
(self)
:#self.onstopped() #activate the output of the box
motion = alproxy(
"almotion"
)# 建立"almotion"的**
motion.moveto(
0.1,0,
0)# 呼叫moveto()方法，傳遞三個引數，分別為前進的距離，向左的距離，身體轉的角度
self.onstopped(
)
# 通過呼叫naoqi中的alproxy類 建立**連線
from naoqi import alproxy
alexpression = alproxy(
"模組名稱"
, robot_ip, port)
通過呼叫模組中的方法來實現對機械人的控制
# 實現nao機械人說話
robot_ip =
"192.168.31.206"
# 輸入nao的ip位址
port =
9559
# 埠號預設為9559
tts = alproxy(
"altexttospeech"
, robot_ip, port)
tts.say(
"hello world"
)
下面是呼叫小nao識別紅球的**
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from naoqi import alproxy
import vision_definitions
import math
port =
9559
# crf 機械人埠
robot_ip =
"192.168.31.206"
# crf 機械人ip
cameraproxy = alproxy(
"alvideodevice"
, robot_ip, port)
# 基本引數
resolution = vision_definitions.kvga
colorspace = vision_definitions.kbgrcolorspace
fps =
20frameheight =
0framewidth =
0framechannels =
0framearray =
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
notnone
: 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(
)
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