应用OpenCV对覆盆子皮进行视觉跟踪

Question

我是高中四年级的学生，目前是机器人团队的程序员。今年，我们计划做一些视觉处理/跟踪，以自动找到目标，并使自己与目标一致。我们使用java编写我们的机器人程序，并且是FRC (第一次机器人竞赛)的一部分。我们在使用RoboRealm实现视觉跟踪的标准方法上遇到了一些麻烦，我想使用Raspberry Pi作为协同处理器，只用于视觉跟踪。我已经做了一些关于使用什么的研究，看起来OpenCV是最好的。我对Raspberry Pi没有多少编码经验，但对python有基本的理解。我想让raspberry pi完成目标的所有跟踪(目标的边缘有复古反射带)，并以某种方式发送信号(通过roborio -板上FRC标准处理器)和我的java代码，然后告诉我们的机器人要么向左转，要么向右转，这取决于我们离目标有多远。我只是好奇这是否属于像我这样的初学者程序员的能力范围。任何反馈都是很棒的！

谢谢!

Answer 1

使用轮廓特征，您所说的一切听起来都是可行的--您可以使用边界矩形/圆圈等来提取目标的质量中心(COM)坐标。此时，您可以像您所说的那样做一个简单的阈值处理，如果COM向左移动，则向左移动，反之亦然。

最大的问题将是可靠地定位目标，如果你以前从来没有做过简历，那么很容易低估这个任务的难度。我的建议是尽量把目标看得更清楚。既然它的反光，也许你可以照亮它，使它更加突出？也许从机器人上照出红外线(红外线)，并在相机上使用红外滤镜。你也可以用可见光谱中的任何常规光来做这件事。一旦你在目标和背景之间建立了足够的对比，你就可以做简单的脱粒，也可以做模板匹配 (虽然速度慢得多，但如果目标是一个角度或倾斜的，它就不能工作)。

我希望我给了你一些想法，祝你好运。

编辑

在你的评论中，你提到你的目标是绿色，这可以简化你的问题。我不知道你对简历了解多少，但是图片以RGB格式出现。每个像素都有一个红色、绿色和蓝色的组件。如果你正在寻找绿色，它可能是不错的分色和只有绿色通道的形象为脱粒 the开放的简历网站有伟大的教程开始。我强烈推荐你(以及你团队中的其他人)看看这个。我建议你读：

1. OpenCV中的Gui特征 a.图像 b.录像
2. 核心操作-图像的基本操作
3. 图像处理(这是最大的) c.图像阈值 d.平滑(几乎每个cv算法中的每一幅图像在预处理过程中都是平滑的) ( e )形态变换(可帮助清除阈值后的图像) 一.轮廓(这是你得到坐标的地方)

另一个技巧是在使用静止图像的算法开发过程中。从机器人可能遇到的角度对你的目标采取一些不同的图像。对这些进行所有的测试和开发。一旦你有了很高的自信水平，然后移动到视频。即使这样，我也会从离线视频开始(一段你捕捉到的录音，而不是实时的)。如果您发现问题很容易再现(请回到vid中那个麻烦的时间戳，然后调整您的算法)。最后用在线(实时)视频来做。

最后一条建议，即使你的最终目标是在RPi上运行，也可以在你拥有的任何计算机上测试你的简历算法。如果你大部分时间使用笔记本电脑，把opencv扔在上面，移植到Rpi上的主要区别将是你处理RPi摄像头模块的方式。但是，如果你还处在使用静态和离线视频的早期阶段，这不会有什么不同。但这只是我的观点，我知道当我整天在我的windows笔记本电脑上时，我自己很难把我的Pi拖出来编码。我更有可能使用我的日常电脑编写代码。