11、使用OpenCV构建物体跟随机器人

使用OpenCV构建物体跟随机器人

1. 物体识别准备

在使用OpenCV进行物体识别时，我们可以通过以下步骤来识别图像中的彩色球。
- 拍摄合适的图像 ：选择一个单色球（推荐红、绿、蓝单色球），将球放置在深色表面上（如果球是黑色或深色，则放在浅色表面），以确保球与背景有高对比度。拍摄时要避免球上有白色斑块，以免影响后续的阈值处理。拍摄满意的图像后，将其传输到笔记本电脑。
- 查找RGB像素值 ：
1. 打开画图软件，导入保存的球的图像。
2. 使用颜色选取工具，点击球上的任意位置，“颜色1”框会显示所选颜色的样本。
3. 点击“编辑颜色”选项，查看该像素的RGB颜色值，并记录下来。
4. 重复此操作13 - 14次，确保涵盖球上最亮和最暗的颜色。标记出最低和最高的红、绿、蓝颜色值，后续用于图像阈值处理。
5. 将图像传输到树莓派（RPi），可以通过谷歌云端硬盘进行传输，具体步骤为：将图像上传到谷歌云端硬盘，在RPi中打开默认的Chromium网络浏览器，登录Gmail账户，打开谷歌云端硬盘并下载图像。

2. 物体检测程序

以下是用于检测绿色球的 ObjectDetection.cpp 程序：

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
    Mat img, resizeimg,thresimage;
    img = imread("greenball.png");
    imshow("Green Ball Image", img);
    waitKey(0);
    resize(img, resizeimg, cvSize(640, 480));
    imshow("Resized Image", resizeimg);
    waitKey(0);
    inRange(resizeimg, Scalar(39, 140, 34), Scalar(122, 245, 119), thresimage);
    imshow("Thresholded Image", thresimage);
    waitKey(0);
    Moments m = moments(thresimage,true);
    int x,y;
    x = m.m10/m.m00;
    y = m.m01/m.m00;
    Point p(x,y);
    circle(img, p, 5, Scalar(0,0,200), -1);
    imshow("Image with center",img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

该程序的详细解释如下：
1. 导入库和声明命名空间 ：导入四个OpenCV库 opencv.hpp 、 core.hpp 、 highgui.hpp 和 imgproc.hpp ，并声明 cv 命名空间。
2. 声明变量 ：在 main 函数中，声明三个矩阵变量 img 、 resizeimg 和 thresimage 。
3. 读取图像 ：使用 imread() 函数读取 greenball.png 文件，并将其存储在 img 变量中。
4. 显示图像 ：使用 imshow() 函数显示图像，并使用 waitKey(0) 等待键盘输入。
5. 调整图像大小 ：使用 resize() 函数将图像的宽度和高度调整为640x480。
6. 阈值处理 ：使用 inRange() 函数进行阈值处理，将球的颜色变为白色，其余部分变为黑色。在 Scalar 函数中，先输入蓝色值，再输入绿色值，最后输入红色值。
7. 查找物体中心 ：使用 moments() 函数查找物体的中心，并将其存储在 point 变量 p 中。
8. 显示中心点 ：使用 circle() 函数在原始图像上显示一个红色圆点，表示球的中心。
9. 关闭窗口 ：再次按下任意键， waitKey(0) 函数将关闭所有窗口（除终端窗口外），按回车键关闭终端窗口。

3. OpenCV相机视频流程序

以下是用于查看树莓派相机视频流的 Camerafeed.cpp 程序：

int main()
{
    Mat videoframe;
    VideoCapture vid(0);
    if (!vid.isOpened())
    {
        cout<<"Error opening camera"<<endl;
        return -1;
    }
    for(;;)
    {
        vid.read(videoframe);
        imshow("Frame", videoframe);
        if (waitKey(1) > 0) break;
    }
    return 0;
}

该程序的详细解释如下：
1. 声明变量 ：在 main 函数中，声明一个矩阵变量 videoframe 。
2. 捕获视频流 ：使用 VideoCapture 数据类型捕获树莓派相机的视频流， vid(0) 中的0表示相机的索引编号。如果连接了USB相机，其索引编号为1。
3. 检查相机状态 ：如果相机无法捕获视频流，将输出“Error opening camera”消息。
4. 读取视频帧 ：使用 vid.read(videoframe) 命令读取相机视频流。
5. 显示视频帧 ：使用 imshow() 函数显示视频帧。
6. 等待键盘输入 ：使用 waitKey 命令等待键盘输入，按下任意键将退出程序。

4. 构建物体跟踪机器人

4.1 球跟踪的编程逻辑

在让机器人跟随球之前，需要先让机器人能够使用树莓派相机跟踪球。具体步骤如下：
- 调整相机分辨率 ：将相机分辨率调整为640x480。
- 划分相机屏幕 ：将相机屏幕水平划分为三个相等的部分：
- x坐标值从0到214表示左部分。
- x坐标值从214到428表示前部分。
- x坐标值从428到640表示右部分。
- 阈值处理和查找中心 ：对球进行阈值处理，使用 moments 函数在球的中心生成一个圆点，并在控制台打印该点的值。如果球在前部分，x坐标值必须在214到428之间。

4.2 球跟踪程序

以下是 BallTracing.cpp 程序：

int main()
{
    Mat videofeed,resizevideo,thresholdvideo;
    VideoCapture vid(0);
    if (!vid.isOpened())
    {
        return -1;
    }
    for (;;)
    {
        vid.read(videofeed);
        resize(videofeed, resizevideo, cvSize(640, 480));
        flip(resizevideo, resizevideo, 1);
        inRange(resizevideo, Scalar(39, 140, 34), Scalar(122, 245, 119), thresholdvideo);
        Moments m = moments(thresholdvideo,true);
        int x,y;
        x = m.m10/m.m00;
        y = m.m01/m.m00;
        Point p(x,y);
        circle(resizevideo, p, 10, Scalar(0,0,128), -1);
        imshow("Image with center",resizevideo);
        imshow("Thresolding Video",thresholdvideo);
        cout<<Mat(p)<< endl;
        if (waitKey(33) >= 0) break;
    }
    return 0;
}

该程序的详细解释如下：
1. 声明变量 ：在 main 函数中，声明三个矩阵变量 videofeed 、 resizevideo 和 thresholdvideo ，并声明一个 VideoCapture 变量 vid(0) 用于捕获视频。
2. 读取视频流 ：在 for 循环中，使用 vid.read(videofeed) 代码读取相机视频流。
3. 调整视频大小 ：使用 resize() 函数将相机分辨率调整为640x480，并将调整后的视频流存储在 resizevideo 变量中。
4. 翻转图像 ：使用 flip() 函数将调整后的图像水平翻转，以避免球的移动方向与实际方向相反。
5. 阈值处理 ：使用 inRange() 函数对视频流进行阈值处理，将球的颜色突出显示。
6. 查找球的中心 ：使用 moments() 函数查找球的中心，并将其存储在 point 变量 p 中。
7. 显示中心点 ：使用 circle() 函数在调整后的视频流中显示一个红色圆点。
8. 显示视频流 ：使用 imshow() 函数显示调整后的视频流和阈值处理后的视频流。
9. 打印坐标值 ：使用 cout<<Mat(p)<<endl; 代码在控制台显示红色圆点的x和y坐标值。

5. 设置物体跟随机器人

在跟踪球的位置后，需要让机器人跟随球。为了确保机器人与球保持适当的距离，避免碰撞，我们需要在机器人上安装超声波传感器。将超声波传感器的触发引脚连接到wiringPi引脚12，回声引脚通过分压电路连接到wiringPi引脚13。

6. 物体跟随机器人程序

以下是 ObjectFollowingRobot.cpp 程序：

int main()
{
    ...
    float distance = (totalTime * 0.034)/2;
    if(distance < 15)
    {
        cout<<"Object close to Robot"<< " " << Mat(p)<< " " <<distance << " cm" << endl;
        stop();
    }
    else{
        if(x<20 && y< 20)
        {
            cout<<"Object not found"<< " " << Mat(p)<< " " <<distance << " cm" << endl;
            stop();
        }
        if(x > 20 && x < 170 && y > 20 )
        {
            cout<<"LEFT TURN"<< " " << Mat(p)<< " " <<distance << " cm" << endl;
            left();
        }
        if(x > 170 && x < 470)
        {
            cout<<"FORWARD"<< " " << Mat(p)<< " " <<distance << " cm" << endl;
            forward();
        }
        if(x > 470 && x < 640)
        {
            cout<<"RIGHT TURN"<< " " << Mat(p)<< " " <<distance << " cm" << endl;
            right();
        }
    }
    if (waitKey(33) >= 0) break;
    return 0;
}

该程序的详细解释如下：
1. 计算距离 ：使用超声波传感器计算机器人与物体之间的距离。
2. 检查距离 ：如果距离小于15cm，机器人将停止，并输出“Object close to Robot”消息。
3. 检查物体位置 ：如果距离大于15cm，根据红色圆点的位置，机器人将执行相应的动作：
- 如果x和y坐标值都小于20，机器人将停止，并输出“Object not found”消息。
- 如果x坐标值在20到170之间，且y坐标值大于20，机器人将左转。
- 如果x坐标值在170到470之间，机器人将前进。
- 如果x坐标值在470到640之间，机器人将右转。

使用移动电源为机器人供电，使其能够自由移动。编译程序并将其构建在树莓派机器人上。只要球不在机器人前方，红色圆点将停留在屏幕的左上角，机器人不会移动。如果将球移到相机前方，且与机器人的距离大于15cm，机器人将开始跟随球。

在机器人跟随球的过程中，由于外部因素（如阳光或室内光线）的影响，球的颜色可能会发生变化，导致阈值处理不正常，机器人可能无法顺利跟随球。在这种情况下，需要调整RGB值。

通过以上步骤，我们可以使用OpenCV和超声波传感器来检测球并让机器人跟随它。未来，我们可以进一步扩展OpenCV知识，例如使用Haar级联检测人脸，识别微笑并让机器人跟随人脸。

以下是整个流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[拍摄球的图像] --> B[查找RGB像素值]
    B --> C[物体检测程序]
    C --> D[OpenCV相机视频流程序]
    D --> E[球跟踪程序]
    E --> F[设置物体跟随机器人]
    F --> G[物体跟随机器人程序]

以下是相机屏幕划分的表格：
| 区域 | x坐标范围 | 机器人动作 |
| ---- | ---- | ---- |
| 左部分 | 0 - 214 | 左转 |
| 前部分 | 214 - 428 | 前进 |
| 右部分 | 428 - 640 | 右转 |

使用OpenCV构建物体跟随机器人

7. 总结与展望

在前面的内容中，我们详细介绍了如何使用OpenCV构建一个物体跟随机器人。首先，我们学习了OpenCV库中的一些重要函数，通过这些函数实现了从图像中识别物体的功能。具体操作步骤包括拍摄合适的球的图像、查找其RGB像素值、编写物体检测程序、查看相机视频流、跟踪球以及让机器人跟随球。

下面我们对整个过程的关键步骤进行梳理：
1. 图像准备与处理
- 拍摄球的图像，确保球与背景有高对比度，避免球上有白色斑块。
- 使用画图软件查找球的RGB像素值，记录最低和最高的红、绿、蓝颜色值。
- 将图像传输到树莓派，用于后续处理。
2. 程序编写与实现
- 编写物体检测程序，对图像进行读取、调整大小、阈值处理和中心点标记。
- 编写相机视频流程序，实现对树莓派相机视频流的读取和显示。
- 编写球跟踪程序，对视频流进行处理，找到球的中心并标记。
- 编写物体跟随机器人程序，结合超声波传感器，根据球的位置和距离控制机器人的动作。

在实际应用中，可能会遇到一些问题。例如，由于外部光线的影响，球的颜色可能会发生变化，导致阈值处理不正常，机器人无法顺利跟随球。此时，需要根据实际情况调整RGB值，以保证机器人的正常运行。

未来，我们可以进一步扩展OpenCV的应用。例如，使用Haar级联检测人脸，识别微笑并让机器人跟随人脸。这将为机器人的应用场景带来更多的可能性，如服务型机器人在与人交互时能够更好地跟踪和响应人的动作。

以下是整个过程的关键步骤列表：
1. 拍摄球的图像
2. 查找RGB像素值
3. 编写物体检测程序
4. 编写相机视频流程序
5. 编写球跟踪程序
6. 设置物体跟随机器人
7. 编写物体跟随机器人程序
8. 调整RGB值（根据实际情况）
9. 扩展应用（如检测人脸、识别微笑）

以下是不同程序的功能和作用表格：
| 程序名称 | 功能 | 作用 |
| ---- | ---- | ---- |
| ObjectDetection.cpp | 对图像进行处理，找到球的中心并标记 | 识别图像中的球 |
| Camerafeed.cpp | 读取和显示树莓派相机的视频流 | 查看相机视频 |
| BallTracing.cpp | 对视频流进行处理，找到球的中心并标记 | 跟踪球的位置 |
| ObjectFollowingRobot.cpp | 根据球的位置和距离控制机器人的动作 | 让机器人跟随球 |

通过以上的总结和分析，我们对使用OpenCV构建物体跟随机器人有了更深入的理解。希望这些内容能够帮助你在实际项目中更好地应用OpenCV和机器人技术。

以下是扩展应用的mermaid流程图：

graph LR
    H[当前物体跟随机器人] --> I[使用Haar级联检测人脸]
    I --> J[识别微笑]
    J --> K[机器人跟随人脸]

通过这个流程图，我们可以清晰地看到未来扩展应用的步骤和方向。从当前的物体跟随机器人，进一步发展到检测人脸、识别微笑并让机器人跟随人脸，这将为机器人的智能化和交互性带来更大的提升。