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1.物体识别
本案例实现对特殊颜色物体的识别,并实现根据物体位置的改变进行控制跟随。
import cv2 as cv # 定义结构元素 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3)) # print kernel capture = cv.VideoCapture(0) print capture.isOpened() ok, frame = capture.read() lower_b = (65, 43, 46) upper_b = (110, 255, 255) height, width = frame.shape[0:2] screen_center = width / 2 offset = 50 while ok: # 将图像转成HSV颜色空间 hsv_frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV) # 基于颜色的物体提取 mask = cv.inRange(hsv_frame, lower_b, upper_b) mask2 = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, kernel) mask3 = cv.morphologyEx(mask2, cv.MORPH_CLOSE, kernel) # 找出面积最大的区域 _, contours, _ = cv.findContours(mask3, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) maxArea = 0 maxIndex = 0 for i, c in enumerate(contours): area = cv.contourArea(c) if area > maxArea: maxArea = area maxIndex = i # 绘制 cv.drawContours(frame, contours, maxIndex, (255, 255, 0), 2) # 获取外切矩形 x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[maxIndex]) cv.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # 获取中心像素点 center_x = int(x + w/2) center_y = int(y + h/2) cv.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1) # 简单的打印反馈数据,之后补充运动控制 if center_x < screen_center - offset: print "turn left" elif screen_center - offset <= center_x <= screen_center + offset: print "keep" elif center_x > screen_center + offset: print "turn right" cv.imshow("mask4", mask3) cv.imshow("frame", frame) cv.waitKey(1) ok, frame = capture.read()
实际效果图
2.移动跟随
结合ROS控制turtlebot3或其他机器人运动,turtlebot3机器人的教程见我另一个博文:ROS控制Turtlebot3
首先启动turtlebot3,如下代码可以放在机器人的树莓派中,将相机插在USB口即可
代码示例:
import rospy import cv2 as cv from geometry_msgs.msg import Twist def shutdown(): twist = Twist() twist.linear.x = 0 twist.angular.z = 0 cmd_vel_Publisher.publish(twist) print "stop" if __name__ == '__main__': rospy.init_node("follow_node") rospy.on_shutdown(shutdown) rate = rospy.Rate(100) cmd_vel_Publisher = rospy.Publisher("/cmd_vel", Twist, queue_size=1) # 定义结构元素 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3)) # print kernel capture = cv.VideoCapture(0) print capture.isOpened() ok, frame = capture.read() lower_b = (65, 43, 46) upper_b = (110, 255, 255) height, width = frame.shape[0:2] screen_center = width / 2 offset = 50 while not rospy.is_shutdown(): # 将图像转成HSV颜色空间 hsv_frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV) # 基于颜色的物体提取 mask = cv.inRange(hsv_frame, lower_b, upper_b) mask2 = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, kernel) mask3 = cv.morphologyEx(mask2, cv.MORPH_CLOSE, kernel) # 找出面积最大的区域 _, contours, _ = cv.findContours(mask3, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) maxArea = 0 maxIndex = 0 for i, c in enumerate(contours): area = cv.contourArea(c) if area > maxArea: maxArea = area maxIndex = i # 绘制 cv.drawContours(frame, contours, maxIndex, (255, 255, 0), 2) # 获取外切矩形 x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[maxIndex]) cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) # 获取中心像素点 center_x = int(x + w / 2) center_y = int(y + h / 2) cv.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1) # 简单的打印反馈数据,之后补充运动控制 twist = Twist() if center_x < screen_center - offset: twist.linear.x = 0.1 twist.angular.z = 0.5 print "turn left" elif screen_center - offset <= center_x <= screen_center + offset: twist.linear.x = 0.3 twist.angular.z = 0 print "keep" elif center_x > screen_center + offset: twist.linear.x = 0.1 twist.angular.z = -0.5 print "turn right" else: twist.linear.x = 0 twist.angular.z = 0 print "stop" # 将速度发出 cmd_vel_Publisher.publish(twist) # cv.imshow("mask4", mask3) # cv.imshow("frame", frame) cv.waitKey(1) rate.sleep() ok, frame = capture.read()
总结
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年11月24日
2024年11月24日
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