基于python-opencv实时识别黑线赛道（二）
#!/usr/bin/env python3# 识别的是中线为白色import cv2
import numpy as np
# center定义
center = 320
# 打开摄像头，图像尺寸640*480（长*高），opencv存储值为480*640（行*列）
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 大津法二值化retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)#cv2.imshow("dst", dst)# 膨胀，白区域变大dst = cv2.dilate(dst, None, iterations=2)#cv2.imshow("dst2", dst)# # 腐蚀，白区域变小 #dst = cv2.erode(dst, None, iterations=6)cv2.imshow("dst3", dst)# 单看第400行的像素值vcolor = dst[400]# 找到白色的像素点个数，如寻黑色，则改为0white_count = np.sum(color == 0)# 找到白色的像素点索引，如寻黑色，则改为0white_index = np.where(color == 0)# 防止white_count=0的报错if white_count == 0:white_count = 1# 找到黑色像素的中心点位置# 计算方法应该是边缘检测，计算黑色边缘的位置和/2，即是白色的中央位置。center = (white_index[0][white_count - 1] + white_index[0][0]) / 2# 计算出center与标准中心点的偏移量，因为图像大小是640，因此标准中心是320，因此320不能改。direction = center - 320param = str(direction)+'\r\n'print(direction)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
cap.release() # 释放cap
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口声明：实验室学弟学妹们应用代码时，要注意具体赛道情况，本代码适用于如下图所示的赛道（两条黑线构成的赛道）
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