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物體跟蹤效果展示

過程：

一、初始化

def Motor_Init():
 global L_Motor, R_Motor
 L_Motor= GPIO.PWM(l_motor,100)
 R_Motor = GPIO.PWM(r_motor,100)
 L_Motor.start(0)
 R_Motor.start(0) 
def Direction_Init():
 GPIO.setup(left_back,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(left_front,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(l_motor,GPIO.OUT)
 
 GPIO.setup(right_front,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(right_back,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(r_motor,GPIO.OUT)  
def Servo_Init():
 global pwm_servo
 pwm_servo=Adafruit_PCA9685.PCA9685()
def Init():
 GPIO.setwarnings(False) 
 GPIO.setmode(GPIO.BCM)
 Direction_Init()
 Servo_Init()
 Motor_Init()

二、運動控制函數(shù)

def Front(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,1)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,1)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back
def Back(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,1) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,1)#right_back 
def Left(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,1) #left_back
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,1)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back
def Right(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,1)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,1)#right_back 
def Stop():
 L_Motor.ChangeDutyCycle(0)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back
 R_Motor.ChangeDutyCycle(0)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back

三、舵機角度控制

def set_servo_angle(channel,angle):
 angle=4096*((angle*11)+500)/20000
 pwm_servo.set_pwm_freq(50) #frequency==50Hz (servo)
 pwm_servo.set_pwm(channel,0,int(angle))

set_servo_angle(4, 110)  #top servo  lengthwise
 #0:back 180:front 
 set_servo_angle(5, 90)  #bottom servo  crosswise
 #0:left 180:right

上面的（4）：是頂部的舵機（攝像頭上下擺動的那個舵機）

下面的（5）：是底部的舵機（攝像頭左右擺動的那個舵機）

四、攝像頭&&圖像處理

# 1 Image Process
  img, contours = Image_Processing()

width, height = 160, 120
 camera = cv2.VideoCapture(0)
 camera.set(3,width) 
 camera.set(4,height)

1、打開攝像頭

打開攝像頭，并設(shè)置窗口大小。

設(shè)置小窗口的原因：小窗口實時性比較好。

# Capture the frames
 ret, frame = camera.read()

2、把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖

# to gray
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)

3、高斯濾波（去噪）

# Gausi blur
 blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)

4、亮度增強

#brighten
 blur = cv2.convertScaleAbs(blur, None, 1.5, 30)

5、轉(zhuǎn)換為二進制

#to binary
 ret,binary = cv2.threshold(blur,150,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
 cv2.imshow('binary',binary)

6、閉運算處理

#Close
 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17,17))
 close = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
 cv2.imshow('close',close)

7、獲取輪廓

#get contours
 binary_c,contours,hierarchy = cv2.findContours(close, 1, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 cv2.drawContours(image, contours, -1, (255,0,255), 2)
 cv2.imshow('image', image)

代碼

def Image_Processing():
 # Capture the frames
 ret, frame = camera.read()
 # Crop the image
 image = frame
 cv2.imshow('frame',frame)
 # to gray
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 cv2.imshow('gray',gray)
 # Gausi blur
 blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
 #brighten
 blur = cv2.convertScaleAbs(blur, None, 1.5, 30)
 #to binary
 ret,binary = cv2.threshold(blur,150,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
 cv2.imshow('binary',binary)
 #Close
 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17,17))
 close = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
 cv2.imshow('close',close)
 #get contours
 binary_c,contours,hierarchy = cv2.findContours(close, 1, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 cv2.drawContours(image, contours, -1, (255,0,255), 2)
 cv2.imshow('image', image)
 return frame, contours

五、獲取最大輪廓坐標(biāo)

由于有可能出現(xiàn)多個物體，我們這里只識別最大的物體（深度學(xué)習(xí)可以搞分類，還沒學(xué)到這，學(xué)到了再做），得到它的坐標(biāo)。

# 2 get coordinates
  x, y = Get_Coord(img, contours)

def Get_Coord(img, contours):
 image = img.copy()
 try:
  contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
  cv2.drawContours(image, contour, -1, (255,0,255), 2)
  cv2.imshow('new_frame', image)
  # get coord
  M = cv2.moments(contour)
  x = int(M['m10']/M['m00'])
  y = int(M['m01']/M['m00'])
  print(x, y) 
  return x,y
  
 except:
  print 'no objects'
  return 0,0

返回最大輪廓的坐標(biāo)：

六、運動

根據(jù)反饋回來的坐標(biāo)，判斷它的位置，進行運動。

# 3 Move
  Move(x,y)

1、沒有識別到輪廓（靜止）

 if x==0 and y==0:
  Stop()

2、向前走

識別到物體，且在正中央（中間1/2區(qū)域），讓物體向前走。

#go ahead
 elif width/4 <x and x<(width-width/4):
  Front(70)

3、向左轉(zhuǎn)

物體在左邊1/4區(qū)域。

#left
 elif x < width/4:
  Left(50)

4、向右轉(zhuǎn)

物體在右邊1/4區(qū)域。

#Right
 elif x > (width-width/4):
  Right(50)

代碼

def Move(x,y):
 global second
 #stop
 if x==0 and y==0:
  Stop()
 #go ahead
 elif width/4 <x and x<(width-width/4):
  Front(70)
 #left
 elif x < width/4:
  Left(50)
 #Right
 elif x > (width-width/4):
  Right(50)

總代碼

#Object Tracking
import  RPi.GPIO as GPIO
import time
import Adafruit_PCA9685
import numpy as np
import cv2
second = 0 
width, height = 160, 120
camera = cv2.VideoCapture(0)
camera.set(3,width) 
camera.set(4,height) 
l_motor = 18
left_front=  22
left_back=  27
r_motor = 23
right_front= 25
right_back  =  24 
def Motor_Init():
 global L_Motor, R_Motor
 L_Motor= GPIO.PWM(l_motor,100)
 R_Motor = GPIO.PWM(r_motor,100)
 L_Motor.start(0)
 R_Motor.start(0) 
 def Direction_Init():
 GPIO.setup(left_back,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(left_front,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(l_motor,GPIO.OUT) 
 GPIO.setup(right_front,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(right_back,GPIO.OUT)
 GPIO.setup(r_motor,GPIO.OUT) 
def Servo_Init():
 global pwm_servo
 pwm_servo=Adafruit_PCA9685.PCA9685()
def Init():
 GPIO.setwarnings(False) 
 GPIO.setmode(GPIO.BCM)
 Direction_Init()
 Servo_Init()
 Motor_Init()
def Front(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,1)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,1)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back
def Back(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,1) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,1)#right_back 
def Left(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,1) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,1)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back  
def Right(speed):
 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(left_front,1)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(speed)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,1)#right_back
def Stop():
 L_Motor.ChangeDutyCycle(0)
 GPIO.output(left_front,0)#left_front
 GPIO.output(left_back,0) #left_back 
 R_Motor.ChangeDutyCycle(0)
 GPIO.output(right_front,0)  #right_front
 GPIO.output(right_back,0)#right_back
def set_servo_angle(channel,angle):
 angle=4096*((angle*11)+500)/20000
 pwm_servo.set_pwm_freq(50) #frequency==50Hz (servo)
 pwm_servo.set_pwm(channel,0,int(angle)) 
def Image_Processing():
 # Capture the frames
 ret, frame = camera.read()
 # Crop the image
 image = frame
 cv2.imshow('frame',frame)
 # to gray
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 cv2.imshow('gray',gray)
 # Gausi blur
 blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
 #brighten
 blur = cv2.convertScaleAbs(blur, None, 1.5, 30)
 #to binary
 ret,binary = cv2.threshold(blur,150,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
 cv2.imshow('binary',binary)
 #Close
 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17,17))
 close = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
 cv2.imshow('close',close)
 #get contours
 binary_c,contours,hierarchy = cv2.findContours(close, 1, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 cv2.drawContours(image, contours, -1, (255,0,255), 2)
 cv2.imshow('image', image)
 return frame, contours
def Get_Coord(img, contours):
 image = img.copy()
 try:
  contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
  cv2.drawContours(image, contour, -1, (255,0,255), 2)
  cv2.imshow('new_frame', image)
  # get coord
  M = cv2.moments(contour)
  x = int(M['m10']/M['m00'])
  y = int(M['m01']/M['m00'])
  print(x, y) 
  return x,y  
 except:
  print 'no objects'
  return 0,0 
def Move(x,y):
 global second
 #stop
 if x==0 and y==0:
  Stop()
 #go ahead
 elif width/4 <x and x<(width-width/4):
  Front(70)
 #left
 elif x < width/4:
  Left(50)
 #Right
 elif x > (width-width/4):
  Right(50)
if __name__ == '__main__':
 Init() 
 set_servo_angle(4, 110)  #top servo  lengthwise
 #0:back 180:front 
 set_servo_angle(5, 90)  #bottom servo  crosswise
 #0:left 180:right
 while 1:
  # 1 Image Process
  img, contours = Image_Processing() 
  # 2 get coordinates
  x, y = Get_Coord(img, contours)
  # 3 Move
  Move(x,y) 
  # must include this codes(otherwise you can't open camera successfully)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
Stop()
GPIO.cleanup() 
break 
 #Front(50)
 #Back(50)
 #$Left(50)
 #Right(50)
 #time.sleep(1)
 #Stop()

檢測原理是基于最大輪廓的檢測，沒有用深度學(xué)習(xí)的分類，所以容易受到干擾，后期學(xué)完深度學(xué)習(xí)會繼續(xù)優(yōu)化。有意見或者想法的朋友歡迎交流。

以上就是OpenCV物體跟蹤樹莓派視覺小車實現(xiàn)過程學(xué)習(xí)的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于OpenCV物體跟蹤樹莓派視覺小車的資料請關(guān)注本站其它相關(guān)文章！

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OpenCV物體跟蹤樹莓派視覺小車實現(xiàn)過程學(xué)習(xí)

目錄

物體跟蹤效果展示

一、初始化

二、運動控制函數(shù)

三、舵機角度控制

四、攝像頭&&圖像處理

1、打開攝像頭

2、把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖

3、高斯濾波（去噪）

4、亮度增強

5、轉(zhuǎn)換為二進制

6、閉運算處理

7、獲取輪廓

代碼

五、獲取最大輪廓坐標(biāo)

六、運動

1、沒有識別到輪廓（靜止）

2、向前走

3、向左轉(zhuǎn)

4、向右轉(zhuǎn)

代碼

總代碼

基于Python實現(xiàn)人臉識別和焦點人物檢測功能

OpenCV基礎(chǔ)HSV顏色空間*args與**kwargs滑動條傳參問題

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OpenCV物體跟蹤樹莓派視覺小車實現(xiàn)過程學(xué)習(xí)

目錄

物體跟蹤效果展示

一、初始化

二、運動控制函數(shù)

三、舵機角度控制

四、攝像頭&&圖像處理

1、打開攝像頭

2、把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖

3、 高斯濾波（去噪）

4、亮度增強

5、轉(zhuǎn)換為二進制

6、閉運算處理

7、獲取輪廓

代碼

五、獲取最大輪廓坐標(biāo)

六、運動

1、沒有識別到輪廓（靜止）

2、向前走

3、向左轉(zhuǎn)

4、向右轉(zhuǎn)

代碼

總代碼

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一、初始化

三、舵機角度控制

1、打開攝像頭

2、把圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖

3、高斯濾波（去噪）

5、轉(zhuǎn)換為二進制

五、獲取最大輪廓坐標(biāo)

六、運動

1、沒有識別到輪廓（靜止）

2、向前走