效果展示：出错解决方法openmv数字识别源代码–github最新的巡线代码已经编写完毕，并且拥有stm32端的代码。你可以通过给我的Github项目点赞来免费的向我获取代码。联系我的时候请附带备注以及点赞的截图，谢谢啦Github项目地址通过使用不同阈值的方法可以得到当前区域中什么区域有红线，对于电控而言作用类似于红外对管，之后电控通过逻辑判断如何运动，这就是我们队伍目前的思想。最后会不会用上还
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2024-03-29 08:31:35
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云南省迪庆藏族自治州，深林密布，环境优美。吸引游客的秘境，却是电力人员的险境。因为地形复杂，很多输电线路都在山脊、密林之中，线路上连4G信号都没有，一些自动化巡检手段根本用不了，只能依靠人工巡检。所以，迪庆供电局的电路巡检员，日常工作是这样的：长时间奔走在山路上。拿该州金格线来说，全长只有39千米，但人工巡检双回路88 基铁塔，往返一次就需要7天时间。人工巡检时需要随时警惕周围的情况。每一次穿山越
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2024-08-27 14:20:32
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目录文章目录前言一、识别整体思路二、识别停车线三、识别内外圈 前言 这次电赛是我第一次参加省级以上的比赛，作为一名即将大三的学生来说有些晚了，况且由于学业紧张，openmv只学习了短短一个多星期左右就赶鸭子上架地上场比赛了。因此这篇文章也来记录一下我在比赛过程中识别方面的思路，控制方面这次比赛只写了一部分代码，可能过段时间整理完后
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2024-09-25 16:43:08
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功能包地址下面代码是HSV格式的，参考图： 主要功能代码(线条检测功能代码):#pragma once
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <vector>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/openc
水下机器人使用openmv巡线使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别使用快速线性回归循迹自动颜色跟踪 使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别GeometryFeature.pyclass GeometryFeature:
def __init__(self, img):
self.img = img
@staticmethod
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2024-08-26 22:46:42
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文章目录前言一、Qt OPENCV 安装测试？1. 安装qt2.安装opencv 的基础库3. 安装的路就决定了不会一帆风顺3.1.QT 安装出错3.2 运行Qt错误4. opencv实际路径，添加入Qt工程中二、使用步骤1.框架1. 开启摄像头2.获取显示图像的内容2.测试2.1opencv 调用摄像头发现调用失败反复查找问题，2.1.1查看摄像头所有参数指令三、接着测试1.出现问题1：2.中
随着互联网第二春的到来以及Web2.0的盛行，Web应用程序开发已经成为了当前软件开发的主力军。现在无论是企业级应用，社交应用还是移动应用，Web已经成为标准配置，而且很多企业正在逐步的将自己的企业级本地应用进行互联网Web化。但是Web 的界面布局测试，多浏览器测试，CSS/JavsScript的重构等都成为界面测试的痛中之痛，特别是大型Web应用的回归测试量太大，从而导致回归测试很多时候根本无
普通二本生（大二）没获奖，因为驱动方面和视觉协同问题没有做好(驱动方面跑太快，速度降不下来)只跑了最初级的，这个文章就是去记录一下我的成长过程吧。 目录1.使用神经网络来进行识别2.使用模板匹配来进行识别1.1 将这种灰度图转化为黑白图检测更快更准1.2第一次进行识别记住给的数字1.3 第二次识别十字与T字后，再次识别数字判断左右转3.巡线代码的实现4.与主控芯片的通信5.完整代码 1.使用神经网
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2024-04-06 13:03:49
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前言这段时间在和学弟打软件杯的比赛，有项任务就是机器人的视觉巡线，这虽然不是什么稀奇的事情，但是对于一开始不了解视觉的我来说可以说是很懵了，所以现在就想着和大家分享一下，来看看是如何基于opencv来实现巡线的。我这里以ubuntu20.04为例了正文1.查看相机设备首先要完成视觉巡线那必不可少的就是相机了，使用ll /dev/video*来查看相机。这里可以看到我有两个相机设备，一个是我电脑自带
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2024-08-16 22:32:19
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简介消失点的定义：消失点是透视图图像平面上的一个点，三维空间中相互平行的线的二维透视投影（或图形）似乎会聚。图像中的所有东西似乎都汇聚在一个点上，这个点被称为消失点。如上图所示，右侧图像中心的“红点”是图像的消失点。让我们尝试使用OpenCV、Python和C++来找出图像中的这个消失点。解决步骤第一步，我们将找到图像中的所有线条，线条应该至少有几个像素长。第二步，我们将过滤这些找到的直线，过滤将
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2024-03-07 15:15:50
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THRESHOLD = (45, 100, -116, 127, -128, 127) # 追踪的线的颜色阈值
import sensor, image, time
from pyb import LED,UART
#import car
from pid import PID
global m_1
# 一条线的表示方法 " y = ax + b " 其中：
uart=UART(3,96
无人机技术的发展为人们带来了更多便利和创新，其中自动巡航无人机更是在各个领域拥有广泛的应用前景。自动巡航无人机是一种能够自主飞行并执行任务的飞行器，它通过搭载各种传感器、相机和数据处理单元实现对周围环境的感知和分析，从而能够自动规划航线、执行巡检、取样、拍摄等任务。在工业生产和基础设施管理中，无人机巡检已经成为常态。无人机机巢是这些无人机的管理中心，它可以实时监控和控制巡检任务的执行情况，对于巡检
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2024-05-04 18:48:16
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记录下201电赛F题的openmv巡线吧，当时是借鉴了网上有个老哥的想法，也找不到是那个老哥了，抱歉了。本人菜鸟一枚，大佬们有不对的地方请指出。一、巡线1.原理起初是一开始是想用openmv里面的二值化线性回归算法来做，但是遇到十字路口之后会抖动一下，所以说就是采用了openMv直接当作巡线传感器来用。2.巡线传感器我们所常见的巡线传感器一般都是灰度巡线，具体原理就不介绍了， 之后赛道是红色线，怎
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2024-05-27 20:13:45
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目录试错试错1：形态学处理试错2：HSV色彩空间基础理论1、HSV与HSL色彩空间2、PID调节一、OpenCV图像处理1、在HSL色彩空间下得到二值图2、 对二值图形态学处理3、找出线的轮廓和中心点坐标二、PID三、运动控制总代码试错试错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
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2024-03-22 15:42:12
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目前，矿区的日常巡检工作主要包括巡查矿区周边是否存在盗采、滥采、周围地形地貌条件等内容。矿区的日常巡检是整个矿区管理中十分重要的部分，但现阶段的巡检管理方式还存在一些问题。在面临恶劣天气和环境时，人工巡检对于可能出现的塌方、自然灾害无法做到及时应对，工作人员还存在很大的安全隐患；巡检方式主要是步行巡检，工作强度较大，效率较低；传统巡检方式人员较多，成本较高。 为了实现无人机对矿区的
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2024-02-27 19:57:43
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标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的
M
个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理
m
（
m
<
M
）个边缘点，则这
m
个边缘点的选取是具有一定概率性的，因此该方法被称为概率霍夫变换（Probabilistic Hough
车道线检测——直线 笔者在实现过程中根据自己理解做了部分改动。本文主要讲述智能驾驶领域的应用之一——使用传统机器学习方法检测（直线）车道线，编程语言是：python。智能驾驶汽车的车载摄像头相对于水平路面是固定的，所以可以较容易找到感兴趣区域（Region of Interest）。处理步骤：一、载入图像，灰度处理，并用canny算子提取边缘：1、我们使用opencv库读入图像，此时图像
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2024-05-09 08:09:47
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在处理“opencv python 边检测”问题时，我经历了一些重要的步骤。本文将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面系统地展示我的实践过程。
### 版本对比
首先，我分析了OpenCV在不同版本中的边检测功能的特性差异。较新的版本引入了多种新的边检测算法，比如Canny边缘检测器、Sobel算子及其他各种改进。下面的时间轴展示了这些特性的演进历程：
```
作者：Dt Pham编译：ronghuaiyang 导读 这是一个非常简单通用的pipeline，很有参考价值。在这个项目中，我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤：相机校正视角转换颜色阈值和区域掩码寻找车道像素测量车道曲线和曲率在原图像上显示结果1. 相机校正当相机在现实世界中看到3D目标并将其转换为2D图像时，就
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2024-04-01 07:47:28
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背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在
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2023-12-19 08:55:04
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