樹莓派 4 尋跡小車

學習的時候百分之99參考了這篇文章

yzy_1996：【方法】樹莓派小車自動循跡（攝像頭）：

具體內容都在裡面了，因為我用的是l298n電機驅動模組，所以是用enab來控制pwm的，所以適當更改一下

因為我是在辦公室地面，不像他一樣有顏色清楚的軌道，所以修改了二值化型別和腐蝕膨脹的順序係數

import rpi.gpio as gpio

import time
import cv2 as cv
import numpy as np
gpio.setmode(gpio.board)
gpio.setwarnings(
false
)int1 =
11int2 =
12int3 =
13int4 =
15ena =
16enb =
18# 設定gpio口為輸出
gpio.setup(int1, gpio.out)
gpio.setup(int2, gpio.out)
gpio.setup(int3, gpio.out)
gpio.setup(int4, gpio.out)
gpio.setup(ena,gpio.out)
gpio.setup(enb,gpio.out)
# 設定pwm波,頻率為500hz
pwma = gpio.pwm(ena,
500)
pwmb = gpio.pwm(enb,
500)
defstop()
:    gpio.output(int1,0)
gpio.output(int2,0)
gpio.output(int3,0)
gpio.output(int4,0)
pwma.stop(
)    pwmb.stop(
)def
forward()
:    gpio.output(int1,1)
gpio.output(int2,0)
gpio.output(int3,1)
gpio.output(int4,0)
# pwm波控制初始化
pwma.start(0)
pwmb.start(0)
# center定義
center =
320# 開啟攝像頭，影象尺寸640*480（長*高），opencv儲存值為480*640（行*列）
cap = cv.videocapture(0)
while
true
:    ret, frame = cap.read(
)    cv.imshow(
'frame'
,frame)
# 轉化為灰度圖
gray = cv.cvtcolor(frame, cv.color_bgr2gray)
#直方圖均勻化
dst = cv.equalizehist(gray)
# 二值化
ret, dst = cv.threshold(dst,
165,
255,cv.thresh_binary)
# 腐蝕膨脹
dst = cv.erode(dst,
none
, iterations=1)
dst = cv.dilate(dst,
none
, iterations=4)
# 單看第400行的畫素值
color = dst[
400]
# 找到白色的畫素點個數
white_count = np.
sum(color ==
255)
# 找到白色的畫素點索引
white_index = np.where(color ==
255)
# 防止white_count=0的報錯
if white_count ==0:
white_count =
1# 找到白色畫素的中心點位置
center =
(white_index[0]
[white_count -1]
+ white_index[0]
[0])
/2# 計算出center與標準中心點的偏移量
direction = center -
320print
(direction)
# 停止
ifabs
(direction)
>
250:
stop(
)# 右轉
elif direction >=0:
# 限制在70以內
if direction >70:
direction =
70        forward(
)        pwma.changedutycycle(
30+ direction)
pwmb.changedutycycle(30)
# 左轉
elif direction <0:
if direction <-70
:            direction =-70
forward(
)        pwma.changedutycycle(30)
pwmb.changedutycycle(
30- direction)
if cv.waitkey(1)
&0xff
==ord
('q'):
break
# 釋放清理
stop(
)cap.release(
)cv.destroyallwindows(
)gpio.cleanup(
)

微控制器尋跡小車 尋跡模組

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