由於我們的實驗場地並不是一根純黑線，中間的交線會對識別造成一定的影響，從而導致無人機在交線處飛偏，所以就想識別交點座標，保證無人機始終在直線上飛行，最後的實驗結果也很理想。
識別交線**是在網上看到的一段**，後來發現它的演算法思路很新奇，且應用過程中發現它的用武之地還蠻多的。
演算法思路：
這是一張二值化後的圖，對應畫素值：白色：255，黑色：0。 我用數值表示為：
這是一張5*7大小的二值圖，白色畫素值為255，黑色畫素值為0，我的目的是要求得（3，4）這個交點座標。以求x座標為例，先將每一列的值相加存入陣列得到 [255, 255, 1785, 255, 255] ,可以看到出現了乙個最大值1785，然後將相鄰的列相減（從第二列開始，後一列減去前一列）的值存入另乙個陣列得到 [0,1530,-1530,0] ，可以看到出現了乙個極大值和極小值，而這兩個值對應的索引（列號）就是我們需要的值。取得極大值的索引：2； 極小值的索引： 3 。對應二值圖可以看到，2就是我們需要求的x座標的左鄰列，3+1 就是x座標的右鄰列。最後求的 x = （2+4）/2 = 3 。同理，y= （3 +5 ）/2 = 4 。
frame = imutils.resize(frame, width=160) #調整大小
gray = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
ret, th1 = cv2.threshold(gray, 80, 255, cv2.thresh_binary_inv) #轉化為二值圖
mask = cv2.dilate(th1, none, iterations=1) #膨脹一下，補足一些殘缺部分
roimask = mask[0:120, 50:110]
cnts2 = cnts2[0] if imutils.is_cv2() else cnts2[1]
if (len(cnts2) > 0):
#取得面積最大的輪廓並重繪（減少噪音干擾）
area = [cv2.contourarea(i) for i in cnts2]
area = np.array(area)
index = np.argmax(area)
img = np.zeros(roimask.shape)
im = cv2.drawcontours(img, cnts2, index, 255, -1)
#求交點x座標 （可以封裝成函式）
x_acc = np.sum(im, axis=0)
x_diff = np.diff(x_acc)
x_index1 = np.argmax(x_diff)
x_index2 = np.argmin(x_diff) + 1
x_max = max(x_diff)
x_min = min(x_diff)
if (x_max < 1000 and x_min > -1000):
postion_x = 80 #影象中點
else:
postion_x = (x_index1 + x_index2) // 2 + 50 #roimask取的範圍在[50,110]，所以+50
# 求交點y座標
y_acc = np.sum(im, axis=1)
y_diff = np.diff(y_acc)
y_index1 = np.argmax(y_diff)
y_index2 = np.argmin(y_diff) + 1
y_max = max(y_diff)
y_min = min(y_diff)
if (y_max < 1000 and y_min > -1000):
postion_y = 60 #影象中點
else:
postion_y = (y_index1 + y_index2) // 2
else:
postion_x = 80
postion_y = 60
cv2.circle(frame, (postion_x, postion_y), 4, (0, 0, 255), -1) #畫出交點
print('postion_x,postion_y', postion_x, postion_y)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitkey(0)
結果圖：
**說明：
roimask = mask[0:120, 50:110]只取了二值圖中間一部分[50,110]來求解，因為無人機在飛行起點與終點，左右兩邊直線外的影象會帶來干擾，索性只取了中間一段來求交點。當無人機飛出了終點，也就是cnts2沒有輪廓點了，可以做額外的動作，比如降落。cnts2 = cnts2[0] if imutils.is_cv2() else cnts2[1]
if (x_max < 1000 and x_min > -1000):這裡做了乙個最大最小值判斷，如果影象上不存在交點，只是一根單純的直線。例如下圖，它只能找到直線的中點y座標。postion_x = 80
else:
postion_x = (x_index1 + x_index2) // 2 + 50
這時x座標應為影象的中點（或者往某一方向飛行所需的定值）。所以，用這個演算法巡線也完全ok。（ // 2 為取整。）
缺陷：飛行時需將無人機擺正（不用完全與直線重合），因為演算法是對畫素的操作，如果無人機與直線傾斜的角度大了，得到的影象存在一定角度，演算法就失效了。
其它應用：
1、 繞矩形框飛行，正如乙個矩形框的拐角，可以作為條件判斷來控制無人機的飛行方向。
2、在交點處懸停
矩形框**沒有測飛過，因為沒有場地。
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