OpenCV + 树莓派制作智能车【1】

前言

以前制作智能车都是在STM32上制作的，学习了一点OpenCV想要实践一下，一下就想到了买来一直在吃灰的树莓派，做一个智能小车吧！

黑线识别

我们先在Windows上写出基本能跑的检测代码：
首先我先用画图绘制了一张理想的跑道图片

在读取并且进行二值化后：

img = cv2.imread('sd0.png')#读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图
retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)# 大津法二值化

理想情况真的很理想~（笑哭哈哈）
我们先检测一条线上的情况，为了小车能够更早的检测到偏移并且做出反应，我们选择靠近图像顶部1/5处的直线作为检测对象(如图黑线)：

我们将中心初始化为图像的中心

rows,cols,channels = img.shape#获取图像尺寸
center = int(cols/2)#初始位置中心点处

然后我们在中心的附近进行黑线的寻找，在找到中心黑线后中心黑线的中心点即为新的中心位置！
总体代码如下：

import cv2
import numpy as np#图像预处理
img = cv2.imread('sd0.png')#读取图片
rows,cols,channels = img.shape#获取图像尺寸
center = int(cols/2)#初始位置中心点处
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图
retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)# 大津法二值化
#确定位置
h1 = dst[int(rows*4/5)]# 找到4/5处
cv2.line(img,(0,int(rows*1/5)),(cols,int(rows*1/5)),(0,0,0),1,cv2.LINE_AA)#画辅助线
l_post = r_post = center#从上次中心点开始寻找边界
if h1[center] == 0:#未偏离黑线#寻找黑线边界while h1[l_post] == 0:l_post = l_post - 1while h1[r_post] == 0:r_post = r_post + 1
else:#偏离黑线#寻找黑线while h1[l_post] == 255:l_post = l_post - 1while h1[r_post] == 255:r_post = r_post + 1if (center - l_post) < (r_post - center):#黑线在左边r_post = l_postwhile h1[l_post] == 0:l_post = l_post - 1else:#黑线在右rl_post = r_postwhile h1[r_post] == 0:r_post = r_post + 1
center = (r_post + l_post)/2#确定位置
#确定中心点标记
cv2.circle(img,(int(center),int(rows*1/5)), 5, (0,0,255), -1)
#显示效果
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

但是我在换了一张图片后识别失败了！

分析了一波原因，感觉是二值化后左边的深蓝色区域也变为黑色，并且距离中心位置更近，导致错误检测。但是如果在开始对正，连续行驶的情况下应该问题不大（其实是不知道咋办了~）！

import cv2
import RPi.GPIO as gpio
import time
import numpy as np# 定义引脚
sg = 12
moto1 = 13
moto2 = 15
moto3 = 16
moto4 = 18
# 设置GPIO口为BOARD编号规范
gpio.setmode(gpio.BOARD)
# 设置GPIO口为输出
gpio.setup(sg, gpio.OUT)
gpio.setup(moto1, gpio.OUT)
gpio.setup(moto2, gpio.OUT)
gpio.setup(moto3, gpio.OUT)
gpio.setup(moto4, gpio.OUT)
# 设置PWM波,频率为500Hz
sg_pwm = gpio.PWM(sg, 50)
moto1_PWM = gpio.PWM(moto1, 50)
moto2_PWM = gpio.PWM(moto2, 50)
moto3_PWM = gpio.PWM(moto3, 50)
moto4_PWM = gpio.PWM(moto4, 50)
# pwm波控制初始化
#0.9-1.5-2.1
sg_pwm.start(1.5*100/20)
moto1_PWM.start(0)
moto2_PWM.start(0)
moto3_PWM.start(30)
moto4_PWM.start(30)cap = cv2.VideoCapture(0)
print(cap.isOpened())
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)center = center_temp = 320 #初始位置中心点处
while(True):ret, img = cap.read()#获取图像#img = cv2.blur(img,(5,5))gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图 retval, dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)# 大津法二值化kernel = np.ones((5,5),np.uint8)#closingclosing = cv2.morphologyEx(dst,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)#确定位置h1 = closing[int(480/2)]# 找到1/2处# 找到黑色的像素点个数black_count = np.sum(h1 == 0)# 找到黑色的像素点索引black_index = np.where(h1 == 0)if black_count != 0:center_temp = (black_index[0][black_count - 1] + black_index[0][0]) / 2if (abs(center_temp - center) > 150):passelse:center = center_temp#change dutyduty = (center - 320)*0.015 + 1.5*100/20if duty > 2.1*100/20:duty = 2.1*100/20elif duty < 0.9*100/20:duty = 0.9*100/20sg_pwm.ChangeDutyCycle(duty)#cv2.line(img,(0,int(480/2)),(640,int(480/2)),(0,0,0),1,cv2.LINE_AA)#画辅助线#cv2.circle(img,(int(center),int(480/2)), 5, (0,0,255), -1)#显示效果#cv2.imshow("img",closing)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#监测到键盘输入q关闭break
cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#关闭窗口
pwm1.stop()
moto3_PWM.ChangeDutyCycle(0)
moto4_PWM.ChangeDutyCycle(0)
moto3_PWM.stop()
moto4_PWM.stop()
gpio.cleanup()

硬件

机械上面直接在网上买来了一个成品的车模~

就这样的，电池盒是后面放上去的，想要用三节18650达到12V左右的电压。

电路上先用模块搭一下，电源出来12V电压使用 LM2596S-5.0V 的稳压到5v给树莓派供电（之前手上有L7805，两块并联都不行，发烫导致树莓派不断重启），再用 LM2596S-adj 可调版本的给舵机供电，和电源连接上一个显示电压的数码管，方便检测电压及时充电。
电机驱动买了一个现成的模块，如图小红板。

买了一个超大的12V风扇放在电路顶端，给树莓派、稳压、电机驱动等的散热。
摄像头直接用的树莓派摄像头。

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