基于OpenCV的巡线小车多赛道识别-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于OpenCV的巡线小车多赛道识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

对摄像头拍摄到的多赛道进行检测并输出每条赛道的角度和中点坐标

运行结果:

基于OpenCV的巡线小车多赛道识别,python,opencv,Powered by 金山文档

下面的代码都有注释

下面函数是先对整个画面进行扫描，选取合适的色块并排列得到他们的面积和对应的索引

def FindRoad():#在这里面寻找面积最大的4目标没有意义，这里我们主要用到的是没有找到目标时返回的结果
    area2 = []
    b = []
    Inf = -1
    if len(contour1) >= 1:                             #找到目标至少为一
        for i in range(len(contour1)):
            if cv2.contourArea(contour1[i])>50:
                area2.append(cv2.contourArea(contour1[i]))  #将找到目标面积储存到area2
        if len(area2)!=0:
            for j in range(4):   #只对前4个最大的面积进行操作
                b.append(area2.index(max(area2)))           #把目标按照面积大小从大到小存入列表b
                area2[area2.index(max(area2))] = Inf        #把刚刚存入列表的面积重新赋值为-1
        else:
            return 1

        b.sort()   #因为目标赛道检测到的面积有可能并不是按照顺序排列，所以在这里进行排列
        return b
    else:
        return 1

设置判断赛道之间的间距，根据的是得到的赛道边缘的横坐标

def JudgeRoad(n):
    s = []
    try:
        if n[2]-n[1]!=n[1]-n[0]:
            s.append(n[1])                    #列表s储存赛道边缘位置横坐标
        else:
            s.append(min(n))
        try:
            for i in range(len(n)):
                if n[i + 1] - n[i] >= 50:  #赛道的间距>50
                    s.append(n[i])
                    s.append(n[i + 1])
                if i==len(n)-2:
                    if n[len(n)-1] - n[len(n)-2]<5:
                        s.append(n[len(n)-1])
                        break
                    else:
                        s.append(n[len(n)-2])
                        break
        except:
            pass
        return s                   #返回赛道横坐标列表
    except Exception :
        return 1                   #错误时一定要返回值
        pass

计算赛道的角度

def calc_angle(x1,y1,x2,y2):
    angle = 0
    k = 0
    h = 0
    y = y1-y2
    x = x1-x2
    if x == 0:
        pass
    else:
        k = y/x
        h = math.atan(k)
        angle = 90 - abs(math.degrees(h))
    return angle

完整代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-557570.html

import cv2
import numpy as np
import math

# cap = cv2.VideoCapture('C:/Users/K2095/Desktop/777.mp4')(这是我提前拍摄的模拟小车运行时摄像头的画面)
cap = cv2.VideoCapture(0)

def FindRoad():
    area2 = []
    b = []
    Inf = -1
    if len(contour1) >= 1:                             #找到目标至少为一
        for i in range(len(contour1)):
            if cv2.contourArea(contour1[i])>50:
                area2.append(cv2.contourArea(contour1[i]))  #将找到目标面积储存到area2
        if len(area2)!=0:
            for j in range(4):   #只对前4个最大的面积进行操作
                b.append(area2.index(max(area2)))           #把目标按照面积大小从大到小存入列表b
                area2[area2.index(max(area2))] = Inf        #把刚刚存入列表的面积重新赋值为-1
        else:
            return 1
        b.sort()   #因为目标赛道检测到的面积有可能并不是按照顺序排列，所以在这里进行排列
        return b
    else:
        return 1

def JudgeRoad(n):
    s = []
    try:
        if n[2]-n[1]!=n[1]-n[0]:
            s.append(n[1])                    #列表s储存赛道边缘位置横坐标
        else:
            s.append(min(n))
        try:
            for i in range(len(n)):
                if n[i + 1] - n[i] >= 50:  #赛道的间距>50
                    s.append(n[i])
                    s.append(n[i + 1])
                if i==len(n)-2:
                    if n[len(n)-1] - n[len(n)-2]<5:
                        s.append(n[len(n)-1])
                        break
                    else:
                        s.append(n[len(n)-2])
                        break
        except:
            pass
        return s                   #返回赛道横坐标列表
    except Exception :
        return 1                   #错误时一定要返回值
        pass

def calc_angle(x1,y1,x2,y2):
    angle = 0
    k = 0
    h = 0
    y = y1-y2
    x = x1-x2
    if x == 0:
        pass
    else:
        k = y/x
        h = math.atan(k)
        angle = 90 - abs(math.degrees(h))
    return angle

while True:
    success , img = cap.read()
    img = cv2.resize(img, (640, 480))
    imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lowerblack = np.array([0, 0, 0])
    upperblack = np.array([255, 255, 120])
    maskblack = cv2.inRange(imgHSV, lowerblack, upperblack)
    contour1, hierarchy1 = cv2.findContours(maskblack, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    color = maskblack[380]                          #遍历掩膜第380行全部像素值
    color2 = maskblack[420]

    blackindex = np.where(color == 255)                      #储存像素为255的索引值
    blackindex2 = np.where(color2 == 255)
    npindex = np.array(blackindex)
    npindex2 = np.array(blackindex2)
    a = npindex.ravel()                                 #将数组维度拉成一维数组
    c = npindex2.ravel()

    FindRoad()
    o = FindRoad()  #为赛道的索引
    b = JudgeRoad(a)  #赛道边缘的横坐标，为偶数个
    b1 = []   #储存赛道中点横坐标
    blackindex2 = JudgeRoad(c)

    npindex2 = []

    if o == 1:
        print('未找到赛道')
        pass
    else:
        if len(str(b)) <= 1:       #b类型转换成字符串(防止报错)
            b1.append(1)
        else:
            for i in range(len(b)):
                if i % 2 == 0:
                    b1.append((b[i] + b[i + 1]) / 2)
                else:
                    pass
        if len(str(blackindex2)) <= 1:
            npindex2.append(1)
        else:
            for i in range(len(blackindex2)):
                if i % 2 == 0:
                    npindex2.append((blackindex2[i] + blackindex2[i + 1]) / 2)
                else:
                    pass
        if len(b1)==len(npindex2):
            for i in range(len(b1)):
                angle = calc_angle(npindex2[i], 420, b1[i], 380)
                cv2.circle(img, (int(npindex2[i]), 420), 3, 255, -1)
                cv2.circle(img, (int(b1[i]), 380), 3, 255, -1)
                print('赛道{}角度:{},中点横坐标:{}'.format(i+1,angle,b1[i]))
        else:
            pass
    cv2.imshow('s',maskblack)
    cv2.imshow('s1', img)
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:  # 按Esc关闭
        break

到了这里，关于基于OpenCV的巡线小车多赛道识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！