Python 目标系统

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提问于 2025-04-17 19:26

我正在做一个项目，需要编程一个树莓派，让它从网络摄像头获取一张图片，然后在这张图片中寻找一个盒子，并通过盒子的大小比例来识别它是什么盒子。这个盒子的颜色会和周围环境有明显的区别。能识别出盒子与树莓派之间的距离和角度也是很不错的。

我看到的资料都表明这应该是可行的，但我花了好几天寻找相关信息，还是没有找到真正能帮助我的东西。这个项目是我第一次使用Python，所以我还是个新手。如果能帮我解决其中的小部分问题，我会非常感激。

这是我目前的代码，虽然不多，但它只是在从网络摄像头获取一张图片 :/

import imgproc
from img imgproc *
camera = Camera(160, 120)
viewer = Viewer(160, 120)
n = 1
while (n > 0):
     img = camera.grabImage()
     viewer.displayImage(img)

图像处理计算机视觉树莓派网络摄像头目标识别颜色识别距离测量

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你可以尝试从GitHub上的仓库安装SimpleCV。使用SimpleCV，你可以通过Image.hueDistance命令来获取物体的颜色。如果你使用findBlobs命令来找到你的盒子，每个物体都会有一个参数来表示它的长宽比。我们刚刚发布了关于SimpleCV的完整PyCon教程，可以在这里查看。你也可以单独查看幻灯片，在这里。我们听说在RaspberryPi上安装PyGame（这是SimpleCV的一个依赖）时会遇到一些问题。这个教程可能会解决这些问题。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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这不是一个完整的解决方案，但提供了一些不错的思路，帮助你入门 :)

首先，OpenCV是一个开源的计算机视觉库，最初是用C语言写的，Python也可以使用它。你可以在这里找到相关的文档：http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/index.html

解决计算机视觉问题的第一步是预处理。特别是，知道盒子的颜色不同会帮助你很多——这意味着我们可以通过颜色来进行阈值处理，生成一张图像：盒子不在的地方是黑色，盒子在的地方是白色。你可以使用类似于这个链接中的技术：http://aishack.in/tutorials/thresholding/。

接下来，你可以按照这个博客中描述的类似于数独抓取/求解的过程进行操作——首先进行斑点提取（http://en.wikipedia.org/wiki/Blob_extraction），然后进行霍夫变换来获取直线，最后你可以比较这些直线之间的距离，以确定盒子的比例。更多信息可以参考这个链接：http://aishack.in/tutorials/sudoku-grabber-with-opencv-plot/

基本上，你可以多看看别人用OpenCV做的数独求解器，直到你大致明白怎么做，因为有很多不错的教程，这也是计算机视觉项目的一个简单示例：https://www.google.com.au/search?q=sudoku+opencv&aq=f&oq=sudoku+opencv&aqs=chrome.0.57j60l3j0l2.1506&sourceid=chrome&ie=UTF-8

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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