飛思卡爾運動小車前方道路識別

基於openmv平台進行開發

特別注意：

1.適用於直線行駛過程中

2.保證前方沒有障礙物

（障礙物識別正在開發過程中）

演算法原理：

1.影象hough變換獲取直線

2.判斷道路

獲取影象結果：

識別道路結果：

（存在時間誤差）

程式**：

import

sensor,
image,
time

sensor.reset()

sensor.set_pixformat(sensor.rgb565)

sensor.set_framesize(sensor.qqvga)

clock

=time.clock()

k0

=0

b0

=0

k1

=0

b1

=0

while(true):

clock.tick()

img

=sensor.snapshot()

lines

=img.find_lines(threshold
=1000,
theta_margin
=25,
rho_margin
=25)

fori

inrange(0,len(lines)-
1):

forj

inrange(i+
1,len(lines)):

ax1

=lines[i].x1()

ay1

=lines[i].y1()

ax2

=lines[i].x2()

ay2

=lines[i].y2()

if(ax1

==ax2):

ax1

=ax1
+0.01

k0

=(ay2
-ay1)/(ax2
-ax1)
#第一條直線斜率

b0

=ay1-k0
*ax1
#第一條直線截距

bx1

=lines[j].x1()

by1

=lines[j].y1()

bx2

=lines[j].x2()

by2

=lines[j].y2()

if(bx1

==bx2):

bx1

=bx1
+0.01

k1

=(by2
-by1)/(bx2
-bx1)
#第二條直線斜率

b1

=by1-k1
*bx1
#第二條直線截距

fori

inrange(0,img.height()):

forj

inrange(0,img.width()):

ifk0

*j+b0
<=i
andk1
*j+b1
<=i:

img.set_pixel(j,i,(255,

255,
255))

else:

img.set_pixel(j,i,(0,

0,0))

forl

inlines:

img.draw_line(l.line(),

color
=(255,
0,255))

print("fps

%f"%
clock.fps())

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