用OpenCV在树莓pi上实现视觉跟踪

Question

我是高中四年级的学生，现在是机器人团队的程序员。今年，我们计划进行一些视觉处理/跟踪，以自动找到目标并与目标保持一致。我们使用java编程我们的机器人，是FRC（第一届机器人比赛）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问题，我曾想过使用一个树莓派作为协处理器，专门用于视觉跟踪。我做了一点关于使用什么的研究，似乎OpenCV是最好的。我在编写Raspberry Pi方面没有什么经验，但对python有基本的了解。我在想让raspberry pi来跟踪目标（在球门的外缘有反光带），然后以某种方式发送信号（通过roborio——机载FRC标准处理器）和我的java代码，它会告诉我们的机器人根据我们离目标的距离，向左或向右转向。我只是好奇，对于像我这样的初学者来说，这是否属于do能力的范畴。任何反馈都太好了！在

谢谢！在

Answer 1

你所说的一切听起来都是可行的使用contour features你可以使用一个边界矩形/圆等来提取目标的重心（COM）坐标。此时，您可以像您所说的那样做一个简单的阈值设置，如果COM在左边，向左移动，反之亦然。在

如果你以前从未做过简历，那么最大的问题就是如何可靠地定位目标，很容易低估这项任务的难度。我的建议是尽量使目标尽可能明显。既然它是反光的，也许你可以照亮它，使它更显眼？也许用机器人发出的红外线（红外线）照射，在摄像机上用红外滤光片。你也可以用可见光谱中的任何规则光来做这个。一旦你在目标和背景之间建立了足够的对比度，你可以简单地做thresholding或者可能做template matching（尽管速度慢得多，如果目标是倾斜的，它就不起作用了）。在

我希望我给了你一些想法，祝你好运。在

编辑
你在评论中提到你的目标是绿色的，这可以简化你的问题。我不知道你对简历了解多少，但图像是RGB格式的。每个像素都有红色、绿色和蓝色分量。如果您正在寻找绿色的，最好是split the colors，并且只有thresholding图像的绿色通道，开放式简历网站有很好的tutorials开始使用。我强烈建议你（和你的团队中的任何人）看看这个。我建议你读：

1. OpenCV中的Gui功能
   a、 图像
   b、 视频
2. 核心操作-图像的基本操作
3. 图像处理（这是最重要的）
   c、 图像阈值化
   d、 平滑（几乎每个cv算法中的每个图像在预处理期间都是平滑的）
   e、 形态变换（可能有助于清除阈值后的图像）
   i、 等高线（这是获得坐标的地方）

另一个技巧是在算法开发过程中使用静态图像。从机器人可能遇到的角度，拍摄一些不同的目标图像。做你所有的测试和开发。一旦你有了一个很高的信心水平，然后转到视频。即使这样，我也会从离线开始 视频（你捕捉的一段录音，不是实时的）。如果你发现问题很容易重现（只要回到视频中那个麻烦的时间戳并调整你的算法）。最后用在线视频（实时）来完成。在

最后一条建议，即使你的最终目标是在RPi上运行，也可以在任何一台计算机上测试你的CV算法。如果你大部分时间都在使用笔记本电脑，那就用opencv吧，移植到Rpi的主要区别在于你对Rpi相机模块的寻址方式。但如果你还在早期阶段使用静态和离线视频，这不会有什么不同。但这只是我的看法，我知道当我整天在我的windows笔记本电脑上时，我自己很难拖出Pi来编写代码。我更愿意用我的日常电脑编写代码