描述

當(dāng)今監(jiān)控的主要缺點(diǎn)在于容易分心的人工操作員的參與，因此我們需要一個(gè)可以自主連續(xù)監(jiān)控區(qū)域的系統(tǒng)，在識(shí)別不需要或令人討厭的事物的同時(shí)做出決策并做出相應(yīng)的反應(yīng)。使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行對(duì)象跟蹤對(duì)于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)控至關(guān)重要。?

我做這個(gè)項(xiàng)目是為了建造一個(gè)基本的球跟蹤車。在這里，我的機(jī)器人使用相機(jī)拍攝幀并進(jìn)行圖像處理以追蹤球。可以使用球的特征，例如顏色、形狀、大小。

但我的目標(biāo)是為這種可以感知顏色和形狀并跟隨它的機(jī)器人制作一個(gè)基本原型。我的機(jī)器人試圖找到一種硬編碼的顏色，如果它找到那個(gè)顏色的球，它就會(huì)跟隨它。

我選擇樹莓派作為這個(gè)項(xiàng)目的微控制器，因?yàn)樗鼮槭褂脴漭上鄼C(jī)模塊提供了極大的靈活性，并允許在 Python 中編寫代碼，這是非常用戶友好的 OpenCV 庫(kù)，用于圖像分析。

為了控制電機(jī)，我使用 H 橋從順時(shí)針切換到逆時(shí)針或停止電機(jī)。當(dāng)必須在不同的障礙情況下控制方向和速度時(shí)，我已經(jīng)通過代碼集成了這一點(diǎn)。

逐幀檢測(cè)圖像的關(guān)鍵是避免任何幀丟失，因?yàn)槿绻麢C(jī)器人在幾幀丟失后無法預(yù)測(cè)球的方向，機(jī)器人可能會(huì)進(jìn)入不確定狀態(tài)。即使它管理掉幀，如果球超出相機(jī)范圍，它也會(huì)進(jìn)入一個(gè)邊緣狀態(tài)，在這種情況下，我已經(jīng)讓我的機(jī)器人對(duì)它的環(huán)境進(jìn)行 360 度全方位觀察，直到球來回到相機(jī)的范圍內(nèi)，然后開始朝它的方向移動(dòng)。

對(duì)于圖像分析，我拍攝每一幀，然后用所需的顏色對(duì)其進(jìn)行遮罩。然后為了降噪，我正在侵蝕噪音并擴(kuò)大主要斑點(diǎn)。然后我找到所有的輪廓，找到其中最大的一個(gè)，并將其綁定在一個(gè)矩形中。并在主圖像上顯示矩形并找到矩形中心的坐標(biāo)。我附上了圖像分析部分的算法（偽代碼），并在視頻中演示了這部分。?

最后，我的機(jī)器人試圖將球的坐標(biāo)帶到其假想坐標(biāo)軸的中心。這就是我的機(jī)器人的工作方式。我很喜歡在這個(gè)項(xiàng)目上工作，這是一次很好的經(jīng)歷。

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