openmv识别靶心并用激光打靶

<think>我们正在使用OpenMV进行靶心识别并控制激光打靶。OpenMV是一个嵌入式机器视觉模块，通常用于颜色识别、形状检测等任务。靶心（Bullseye）通常由多个同心圆组成，我们可以通过图像处理技术来检测这些圆并找到中心点。 步骤概述： 1. 图像采集：使用OpenMV的摄像头捕获图像。 2. 预处理：将图像转换为灰度图，然后进行二值化或其他滤波处理以突出同心圆。 3. 检测圆：使用OpenMV内置的圆检测函数（如`find_circles`）或通过霍夫变换来检测圆。由于靶心是多个同心圆，我们可以检测多个圆并筛选出圆心相近的圆。 4. 确定靶心：在检测到的多个同心圆中，找到圆心位置最集中的区域，即靶心中心。 5. 控制激光：根据检测到的靶心中心坐标，控制激光指向该位置。通常需要舵机云台来调整激光方向。 硬件连接： - OpenMV摄像头模块 - 两个舵机组成的云台（一个控制水平方向，一个控制垂直方向） - 激光模块（可由舵机云台带动，或者单独控制方向） 注意：激光控制需要小心，避免对人眼造成伤害。 代码框架： 1. 初始化摄像头和舵机。 2. 循环捕获图像并处理。 3. 在图像中检测圆，并筛选出同心圆（圆心距离在一定阈值内）。 4. 计算同心圆的平均中心点（靶心中心）。 5. 将靶心中心在图像中的坐标转换为舵机的角度。 6. 控制舵机转动，使激光点指向靶心。 由于OpenMV的视野和舵机的转动范围需要标定，我们通常需要建立图像坐标系与舵机角度的映射关系。 下面是一个简化的代码示例（需要根据实际硬件调整）： ```python import sensor, image, time, math from pyb import Servo # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB格式 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置分辨率 sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待设置生效 # 初始化舵机（假设舵机连接在P7和P8引脚） servo_x = Servo(1) # 水平方向舵机，舵机1 servo_y = Servo(2) # 垂直方向舵机，舵机2 # 设置舵机初始角度（中间位置） servo_x.angle(0) servo_y.angle(0) # 图像中心坐标（用于计算偏移） img_center_x = sensor.width() // 2 img_center_y = sensor.height() // 2 # 舵机角度调整范围（需要根据实际安装调整） # 假设舵机角度范围是-90到90度，对应图像从0到宽度（或高度） # 比例系数：将像素偏移转换为舵机角度偏移（需要根据实际视野调整） # 例如：图像中心到边缘的像素数对应多少舵机角度 scale_x = 90.0 / (sensor.width() // 2) # 假设图像中心到边缘对应90度舵机转动 scale_y = 90.0 / (sensor.height() // 2) def find_bullseye(img): # 转换为灰度图 img_gray = img.to_grayscale() # 二值化，根据实际场景调整阈值 img_bin = img_gray.binary([(0, 128)]) # 示例，实际阈值需要根据光照调整 # 检测圆，参数需要调整 circles = img.find_circles(threshold=2000, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=10, r_max=100, r_step=2) # 如果没有检测到圆，返回None if not circles: return None # 按半径排序（从小到大），因为我们希望靶心由多个圆组成，所以取半径不同的圆 circles.sort(key=lambda c: c.r()) # 尝试找出同心圆：即圆心位置相近的多个圆 groups = [] for c in circles: matched = False for group in groups: # 计算当前圆与组内第一个圆的圆心距离 dx = c.x() - group[0].x() dy = c.y() - group[0].y() distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy) # 如果距离小于阈值，则认为是同一组（同心圆） if distance < 10: # 阈值可调 group.append(c) matched = True break if not matched: groups.append([c]) # 如果没有找到同心圆组，返回None if not groups: return None # 选择圆数量最多的组（假设靶心的圆最多） best_group = max(groups, key=len) # 计算该组的平均圆心 avg_x = sum(c.x() for c in best_group) // len(best_group) avg_y = sum(c.y() for c in best_group) // len(best_group) return (avg_x, avg_y) while(True): img = sensor.snapshot() # 寻找靶心 target = find_bullseye(img) if target: x, y = target # 在图像上标记靶心 img.draw_cross(x, y, color=(255,0,0), size=10) # 计算与图像中心的偏移 dx = x - img_center_x dy = img_center_y - y # 注意：图像坐标系y轴向下，所以取负 # 计算舵机需要转动的角度（增量） angle_x = servo_x.angle() + dx * scale_x angle_y = servo_y.angle() + dy * scale_y # 限制舵机角度在安全范围内 angle_x = max(-90, min(90, angle_x)) angle_y = max(-90, min(90, angle_y)) # 控制舵机 servo_x.angle(angle_x) servo_y.angle(angle_y) # 可以在这里添加激光开启的代码（如果激光是单独控制的） # 注意：激光可能只需要在找到靶心后开启，或者由其他条件控制 else: # 没有找到靶心，可以停止激光或者舵机保持不动 pass time.sleep_ms(100) ``` 注意：上述代码是一个简化示例，实际应用中需要根据具体场景调整参数，例如： - 圆检测的参数（阈值、半径范围等） - 同心圆的判断阈值 - 舵机控制的比例系数（scale_x, scale_y）需要根据实际安装的舵机和摄像头视野进行标定 另外，为了减少误检，可以增加一些条件，比如要求同心圆的数量至少为3个等。 激光控制：如果激光模块是固定在舵机云台上的，那么当舵机转动时，激光就会指向靶心。注意激光的开启和关闭可以通过一个GPIO控制，但代码中没有体现，可以在找到靶心后开启激光，未找到时关闭。 安全提示：激光可能对人眼造成伤害，使用时务必注意安全。 参考文献： [^1]: OpenMV官方文档：https://docs.openmv.io/ [^2]: 圆检测算法：Hough Circle Transform §§相关问题§§ 1. OpenMV检测圆的具体参数如何调整？ 2. 如何提高靶心检测的准确率？ 3. 如何标定舵机角度与图像坐标的关系？ 4. 除了同心圆，还有哪些方法可以检测靶心？</think>### OpenMV 靶心识别与激光打靶方案 #### 核心步骤 1. **图像采集与预处理** - 使用 OpenMV 的 `sensor` 模块捕获图像： ```python sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 320x240 分辨率 sensor.skip_frames(30) # 等待摄像头稳定 ``` - 预处理：高斯滤波降噪 + 灰度化 ```python img = sensor.snapshot() img.gaussian(1) # 轻微模糊降噪 img.to_grayscale() ``` 2. **靶心检测算法** **方法一：霍夫圆环检测**（适合标准同心圆靶） ```python circles = img.find_circles(threshold=2000, r_min=10, r_max=100) for c in circles: # 筛选同心圆：圆心距离 < 阈值 if abs(c.x() - img.width()/2) < 5 and abs(c.y() - img.height()/2) < 5: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255,0,0)) target_center = (c.x(), c.y()) ``` **方法二：Blob 检测**（适合彩色靶心） ```python # 红色靶心示例 (需根据实际颜色调整阈值) red_threshold = (30, 100, 15, 127, 15, 127) # LAB 色彩空间 blobs = img.find_blobs([red_threshold]) largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels(), default=None) if largest_blob: img.draw_rectangle(largest_blob.rect()) target_center = largest_blob.cx(), largest_blob.cy() ``` 3. **激光控制** - **舵机云台控制**（需连接两个舵机）： ```python from pyb import Servo pan = Servo(1) # 水平舵机 (P7) tilt = Servo(2) # 垂直舵机 (P8) # 将图像坐标转换为舵机角度 def map_coord_to_angle(x, y): pan_angle = (x / img.width()) * 180 # 0~180° 水平 tilt_angle = 90 - (y / img.height()) * 90 # 0~90° 垂直 return pan_angle, tilt_angle pan_angle, tilt_angle = map_coord_to_angle(target_center[0], target_center[1]) pan.angle(pan_angle) tilt.angle(tilt_angle) ``` - **激光触发**（通过 GPIO 控制）： ```python laser = Pin("P0", Pin.OUT_PP) laser.high() # 开启激光 ``` 4. **完整工作流** ```python while True: img = sensor.snapshot() # 靶心检测代码... if target_center: pan_angle, tilt_angle = map_coord_to_angle(target_center[0], target_center[1]) pan.angle(pan_angle) tilt.angle(tilt_angle) laser.high() else: laser.low() # 未检测到靶心时关闭激光 ``` #### 关键优化技巧 1. **提高检测鲁棒性**： - 使用 `img.find_rects()` 先定位靶标区域，缩小检测范围 - 动态调整色彩阈值：`tools.auto_color()`[^1] 2. **降低延迟**： - 减小图像分辨率（如 `sensor.QQVGA`） - 设置 ROI（Region of Interest）：`img.set_roi([x,y,w,h])` 3. **安全机制**： ```python if pan_angle < 0 or pan_angle > 180: # 防止舵机超限 laser.low() ``` #### 硬件连接建议 | 组件 | OpenMV 引脚 | 说明 | |------------|-------------|-----------------------| | 水平舵机 | P7 | 控制左右旋转 | | 垂直舵机 | P8 | 控制俯仰角度 | | 激光模块 | P0 | 需串联 220Ω 限流电阻 | | 外部电源 | VIN/GND | 舵机需独立 5V 供电 | > **注意**：激光功率需低于 5mW 并避免直射人眼[^2]。