树莓派教程——树莓派连接并打开摄像头

1.硬件准备

摄像头、arduino单片机，连接线

（如图为双目摄像头）

（如图为单目摄像头）

摄像头和arduino连接上树莓派

2.软件准备

配置opencv、numpy库

具体配置方法可以看这篇博客：（经验帖）不易出错的树莓派配置opencv方法，解决“No module named ‘cv2‘“问题. 亲测有效_长弓同学的博客-CSDN博客

3.代码

双目摄像头代码

import cv2
import serial
import numpy as np
import time
def connection(str):ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 115200, timeout=1)try:       while(True):send = strtime.sleep(1)ser.write(send.encode())print(send)str1 = send.readline().decode()except:ser.close()
def main():   cap = cv2.VideoCapture(0)lower_bule = np.array([100, 43, 46])upwer_bule = np.array([124, 255, 255])while(True):ret,frame=cap.read()frameHSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)mask = cv2.inRange(frameHSV, lower_bule, upwer_bule)median = cv2.medianBlur(mask, 5)res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=median)erzhi = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gs = cv2.GaussianBlur(erzhi, (5, 5), 0)_,contours, hierarchy = cv2.findContours(gs, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(gs, contours, -1, (0, 255, 255), 2)area = []for i in range(len(contours)):area.append(cv2.contourArea(contours[i]))max_idx = np.argmax(area)for i in range(max_idx - 1):cv2.fillConvexPoly(gs, contours[max_idx - 1], 0)cv2.fillConvexPoly(gs, contours[max_idx], 255)moment = cv2.moments(contours[max_idx])if moment['m00'] != 0:cx = int(moment['m10'] / moment['m00'])cy = int(moment['m01'] / moment['m00'])cnt_centroid=cx, cycv2.circle(contours[max_idx],cnt_centroid,5,[255,0,255],-1)frame = cv2.resize(gs, (256, 256))#左画面大小frame_left = frame[:, 0:128]#右画面大小frame_right = frame[:, 128:257]#左画面的图像值left = np.sum(frame_left == 255)#右画面的图像值right = np.sum(frame_right == 255)full = np.sum(frame == 255)#print(full)#需要重测#print(left)#print(right)if (left < right & full>80):connection("L")print("left")else:connection("R")print("right")cv2.imshow('frame',gs)if cv2.waitKey(1)==ord('q'):break
if __name__ == '__main__':main()

单目摄像头代码：

import cv2
import numpy as np
area = 0
cap = cv2.VideoCapture(1)  # 打开摄像头
while True:ret, frame = cap.read()  # 读取摄像头#BGR转HSVframeHSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV中蓝色的范围lower_bule = np.array([100, 43, 46])upwer_bule = np.array([124, 255, 255])#图像处理去除蓝色以外的颜色mask = cv2.inRange(frameHSV, lower_bule, upwer_bule)#中值检测median = cv2.medianBlur(mask,5)res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)#canny边缘检测Canny = cv2.Canny(median,10,200)#二值化操作# ret , binary = cv2.threshold(mask,0,255,cv2.THRESH_BINARY)#膨胀操作#kelnel = np.ones((9,9),np.uint8)#dilaiton = cv2.dilate(binary,kelnel,iterations=1)#获取图像轮廓坐标contours, hierarchy = cv2.findContours(Canny,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if len(contours) > 0:boxes = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]for box in boxes:x,y,w,h =box#画框cv2.drawContours(frame,contours,-1,(0,0,255),3)#计算图像面积大小for i in contours:area+=cv2.contourArea(i)print(area)#图像显示cv2.imshow('frame',frame)cv2.imshow('median',median)cv2.imshow('Canny',Canny)#cv2.imshow('binary',binary)#cv2.imshow('kelnel',kelnel)cv2.imshow("mask",mask)cv2.imshow("res", res)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按q退出breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()# 距离的判断根据色块的大小
# 判断色块位置图像侵占

4.运行结果如下

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2.软件准备

3.代码

4.运行结果如下

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