机器视觉：OpenCV+VS2012+四轴+WIFI+物体跟踪

最新推荐文章于 2025-04-14 07:07:14 发布
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#vs2012 #opencv #wi-fi

本文介绍如何使用OpenCV 2.4.9结合Visual Studio 2012进行环境配置，并利用camshiftdemo.cpp获取手部相对中心位置及大小。进一步通过串口输出手部位移和大小变化，利用WIFI与四轴飞行器通信，控制其电机转动，实现多种运动模式。

OpenCV2.4.9+VS2012

环境配置，属性配置，camshiftdemo.cpp

使用samples的camshiftdemo.cpp获得手部相对中心位置和大小


串口输出手部相对中心位置的位移，大小倍率改变

通过WIFI与四轴通信，控制电机转动，实现四轴各运动形式的实现

【基于STM32&OpenCV的车载机器人的抓取控制软件设计】
qq_40009517的博客
10-05 4300
本设计是一款基于STM32的车载机器人的抓取控制软件设计，以STM32F103RCT6作为主控芯片。STM32F103RCT6单片机为32位单片机，该单片机具有功能强大、低功耗、灵活易用、抗干扰能力强等特点。主要研究将OpenCV（开源计算机视觉库）与车载机器人硬件相互结合实现图像识别与物体搬运，在机械控制方面，利用PID算法处理带编码器直流减速电机的速度，在图像处理方面，结合OpenCV的CAMShift做对象检测标定与跟踪，并且利用OpenWRT路由器做PC与车载机器人的WiFi通讯媒介，首先在机器人端
基于线性代数+opencv+tensorflow2.x智能小车寻迹解决方案
qq_42500340的博客
08-10 2619
这种方法快1000倍？？来试试最近想到的新的传统寻迹方法。有所有代码。
opencv视觉导航小车寻迹
03-31
AGV视觉寻迹
OpenCV + OpenWRT 无线摄像头监控和图像处理
07-19
OpenCV + OpenWRT 无线摄像头监控和图像处理 OpenCV + OpenWRT 无线摄像头监控和图像处理 OpenCV + OpenWRT 无线摄像头监控和图像处理 OpenCV + OpenWRT 无线摄像头监控和图像处理
有个人总结的四轴的基础，进阶，高阶。最后是opencv+无人机
诗筱涵的博客
05-27 456
https://blog.youkuaiyun.com/qq_26573899/article/details/80674588?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.n...
opencv循迹完成版（实际小车循迹验证可行）
12-03
利用OpenCV开源视觉库来获取通过硬件解码的RGB图像，避免了通过调用Android Camera得到图像再转码为RGB格式，提高了系统的实时性。然后对采集的图像进行高斯滤波和形态学变换。最后对预处理后的图像进行Canny取边缘操作，利用Hough变换取得道路边缘直线组，在摄像头相对道路的偏转角度在一定范围的条件下，将边缘直线分为左右两组，之后对两组直线利用最小二乘法拟合得到两条道路边缘性，然后得到道路中心线及其位置，该信息可以通过串口\wifi\蓝牙等输出到控制器，以便控制器对小车或飞机的飞行姿态进行调整。
[MagPi 89期] 基于OpenCV的机器人小车视觉教程
启莘风 - 智能制造与树莓派
03-20 2652
文章信息 本文翻译自The MagPi 89期（2020年01月刊）- Tutorial 原文标题： Add navigation to your low-cost robot 原文作者： Danny Staple — YouTube Orionrobots频道博主、orionrobots.co.uk创始者、Learn Robotics Programming作者 翻译： 启莘风 点击文章末...
用自然语言玩转uArm机械臂？这个机械臂大模型MCP控制系统源码项目让你轻松上车LLM+具身智能开发（上）
JAMES费的空间
04-14 1678
你是否曾梦想过像科幻电影里那样，用说话就能指挥机械臂干活？现在这个梦想在VREP仿真环境里成真啦！今天要给大家分享一个超酷的项目——基于MCP协议的uArm机械臂自然语言控制系统，让你只需动口就能玩转三轴机械臂，完全不用写复杂代码，小白也能轻松上手！这个项目把大模型的“智能”和机械臂的“精准”结合得恰到好处，真正实现了“自然语言控制硬件”的轻量化方案。不管你是机械臂爱好者、AI开发者，还是单纯觉得好玩的极客，都可以试试——毕竟，用说话就能指挥机械臂的感觉，真的太酷了！
【四轴飞行器图像传输与避障技术】：正点原子视觉应用与环境感知提升
文章首先介绍了四轴飞行器视觉传输的基础知识和视觉系统的关键技术。接着，深入分析了图像传输技术的实践应用，包括图像数据压缩、无线传输技术的优化以及实时图像处理系统的搭建和性能评估。第四章着重于避障技术的...
以下是竞赛平台及相关设备详情： 竞赛平台核心设备 名称：智能机器人视觉系统应用平台 核心组件： 1. 机器人单元 ◦ 设备：Dobot Magician四轴协作机械臂 ◦ 性能：负载500g，工作半径320mm，重复定位精度±0.2mm ◦ 工具：末端配备吸盘、标定针（可更换） 2. 机器视觉单元 ◦ 视觉模块：500万像素彩色相机、12mm焦距镜头、白色环形光源、双通道光源控制器 ◦ 标定板：9点标定板（精度±0.01mm，格子边长25mm） 3. 传送带单元 ◦ 传送带：负载500g，有效长度600mm，最大速度120mm/s（步进电机驱动） ◦ 光电传感器：常开型，检测距离≤30cm（可调） 4. 信息入库单元 ◦ 重量传感器：TTL通讯，最大称重30kg，支持去皮功能 ◦ 二维码传感器：USB通讯，检测距离40-500mm 竞赛物料 • 水果模型：8个（种类含大白菜、菠萝、雪梨、胡萝卜等） • 包装箱：贴有4个相同二维码（每箱二维码唯一），呈两行四列排布于上料区 软件环境 • 控制软件：DobotStudio • 视觉处理：多功能机器视觉软件 • 开发语言：Python（需基于OpenCV/Pytorch框架） • 系统：预装Windows的工控机（含Python 3.8+环境） 比赛场景布局 • 尺寸：1400×850mm • 功能区域： ◦ 上料区（含传送带、光电传感器） ◦ 视觉采集区（可调环形光源、工业相机） ◦ 分拣执行区（红/绿/蓝/黄四色物料筐，30cm×30cm） ◦ 操作终端（工控机） 如需其他细节（如任务要求、得分标准等），可随时告知！
06-06
根据之前的对话历史，用户要求了解以下内容：-DobotMagician机械臂的参数-机器视觉单元的参数-传送带单元的参数-信息入库单元的参数-基于Python（OpenCV/PyTorch）的软件开发环境-比赛场景布局虽然我们之前提供的...
1、ABOT-M1详细参数 一、功能要求： 1、通过激光传感器和视觉传感器躲避障碍物并对所处环境建图并执行移动前给定的运动路径，通过视觉传感器完成目标识别、跟踪。 2、可以作为中国机器人及人工智能大赛-机器人任务挑战赛（自主巡航）平台。 3、通过视觉传感器完成避障、人脸识别、人体识别、轮廓识别、二维码识别、物体识别、物体跟踪等指定任务。 4、装配麦克纳姆轮可实现全向运动。 5、主控制器中内置了WIFI通信模块，可以通过 PC 或笔记本电脑等进行基于WIFI的远程控制。 6、深度融合多模态大模型（Deep Seek R1、Doubao、GLM等），可实现图像理解、视频理解、智能交互、自主编程、智能纠错、AI学习助手等功能。 二、产品参数： 1）人工智能控制器：X86架构芯片INTEL 工控机，双核四线程，数据处理主频最高不低于3.4GHz，内存不低于8GB，主频不低于2400MHz，数据存储不低于256GBSSD，300MB/s。具备蓝牙及WIFI通讯功能。本地部署funasr、whisper、chatTTS、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等模型，接入Deep Seek R1、Doubao、GLM等多模态大模型。 2）从控制器：ARM Cortex™-M4内核，不低于4路高精度伺服控制，支持速度控制，电流控制，各种模式下运动控制参数可调。 3）车体结构：高强度航空铝合金车体，车身尺寸不低于35*29*42cm（长*宽*高），自重不低于7kg，整体负载不低于10kg，最大速度不低于0.5m/s。4路伺服电机配备的里程计分辨率不低于3960脉冲/圈。四轮须配备麦克纳姆轮，四轮采用麦克纳姆轮，轮子直径9.7cm。 4）传感系统：激光雷达，测量范围不小于12m；九轴姿态传感器（三轴加速度，三轴陀螺仪，三轴磁场）；视觉传感器，分辨率不低于1080p、最高帧率不低于120帧；编码器，精度不低于3960脉冲/圈。 5）扩展接口：5V、12V电源输出，1路HDMI高清输出口，4路USB接口，1路type-C接口，1路音频输入/输出口，1个SD读卡器接口。 6）供电方案：车体内置12V15AH动力锂电池组，连续工作时间不低于3小时。射击模块独立供电，独立电源显示。 7）●软件功能：基于funasr、Whisper等深度学习模型的短语音识别，基于chaTTS深度学习模型的TTS语音合成，基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等单模态模型的文本生成与检索，基于多模态大模型的图像语义理解、视频理解、智能交互、智能纠错、自主编程，须具备gmapping、hector、cartographer、navigation导航功能，人脸识别、目标跟踪、行人检测、二维码扫描、特征点跟踪、视觉跟踪射击，必须具备智能语音交互，必须具备仿真竞赛验证功能（机器人任务挑战赛-自主巡航）仿真平台场地设置要与机器人任务挑战赛-自主巡航一致，调试代码可直接在机器人平台上使用）。 8）●和国际青年人工智能大赛组委会联合开发的配套课程清单（包含不限于）：ros基础教程、上手指南、Gmapping建图、Hector建图、Navigation导航实验、Navigation多点导航、语音听写、语音控制运动、二维码识别实验、二维码视觉跟踪实验、封闭空间内建图导航实验，基于深度学习的ASR实验，基于深度学习的TTS实验，基于多模态大模型的智能交互实验，基于多模态大模型的图像语义理解实验，基于多模态大模型的视频理解实验，基于多模态大模型的智能纠错实验，基于机器学习的机器人唤醒实验，基于多模态大模型的自主编程实验，智能语音交互实验，仿真竞赛验证（机器人任务挑战赛-自主巡航）实验，整体课程方案包含仿真环境和实体机环境教学方案，配套课程不少于32学时（仿真环境教学方案不少于12学时），实验指导书不小于300页。 9）●须可参加“中国机器人及人工智能大赛—机器人任务挑战赛-（自主巡航）”、“国际青年人工智能大赛的定位巡航”、“全球校园人工智能算法精英大赛（机器人视觉巡航赛）”,并能够提供至少一个比赛组委会提供的比赛相关证明材料。 10）此设备开发环境为 ubuntu18.04+ROS melodic 按照这些参数我怎么去购买一个符合无人车视觉巡航赛的小车
最新发布
06-23
竞赛模块|ABOT-M1支持情况||------------------|-------------------------------------||视觉导航|预装OpenCV+ROS视觉包||动态避障|集成DWA/TEB算法（响应延迟≤200ms）||目标识别|内置YOLOv5模型（mAP@0.5:0.95≥...
opencv循迹
12-03
基于C++的opencv循迹部分，已经实现了长直线检测突破，然后简单处理一下即可实现循迹
基于opencv的远程视频监控智能小车
12-25
在智能小车上（Arduino、主控板）搭载wifi模块和摄像头，发送数据到电脑，vs2013处理数据后发回小车，达到实时视频监测和远程遥控控的目的，所有代码都是用txt文档保存的，直接在vs中复制即可。（需提前配置好opencv3.0）
riki_line_follower_opencv_houghopencv_car_ros巡线Python_pythonros巡
10-03
在ros环境下，通过相机实现小车巡线功能，主要通过opencv颜色阈值分割以及hough变换，识别车道线大体位置从而控制小车动作
树莓派python+opencv颜色识别、跟随、巡线小车.zip
05-28
树莓派使用python+opencv，驱动usb摄像头进行颜色识别，可以用于小车的巡线，小车的跟随等功能。
基于opencv-Python小车循线学习笔记
m0_56312629的博客
04-11 4327
基于opencv-Python小车循线学习笔记，pid 加入摄像头模块，让小车实现自动循迹行驶 思路为：摄像头读取图像，进行二值化，将白色的赛道凸显出来 选择下方的一行像素，黑色为0，白色为255 找到白色值的中点 目标中点与标准中点（320）进行比较得出偏移量 根据偏移量，采用PID控制器来控制小车左右轮的转速 # coding:utf-8 import RPi.GPIO as gpio import time import cv2 import numpy as np def sign(x): .
循迹小车的视觉处理部分（粗略处理）
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01-10 1817
视觉循迹的粗略处理
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（一）、试错 试错1：形态学处理 一开始用的形态学处理，自行改变阈值，调试之后，进行处理，发现效果不是太好，于是改成了HSV色彩空间。 试错2：HSV色彩空间 之前没注意到，HSV色彩空间很难识别白色： HSV： 不难看出，如果寻白色线的话，HSV色彩空间不是一个很好的选择，下面引入HSL色彩空间： HSL： 所以，如果是巡白色的话，建议用HSL色彩空间。 注意：巡线小车的摄像头不能太低，如果太低了，可能让小车自己的影子会阻碍光线。 ...
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03-12 3926
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