python与arduino串口通讯对接opencv实现智能物品分拣
Posted 极客阿正
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python与arduino串口通讯对接opencv实现智能物品分拣相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
2018-05-0118:53:50
先上图:
再来视频:
http://v.youku.com/v_show/id_XMzU3NzAwNzMyNA==.html?spm=a2hzp.8244740.0.0
#coding=utf-8 from pyfirmata import Arduino, util import time import cv2 import numpy as np import serial ser = serial.Serial() ser.baudrate = 9600 # 设置波特率 ser.port = \'COM6\' # 端口是COM3 print(ser) ser.open() # 打开串口 print(ser.is_open) # 检验串口是否打开 # board = Arduino(\'COM3\') """ def duoji (): board.servo_config(13, 0, 255, 20) print("ceshi") time.sleep(0.2) board.servo_config(13, 0, 255, 255) time.sleep(0.2) def arduino (): board.digital[13].write(0) # 向io口13写入0 time.sleep(0.1) board.digital[13].write(1) # 向io口13写入1 time.sleep(0.1) board.analog [13].write(100) """ def detect_circle_demo (): video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: if not video_capture.isOpened(): print(\'Unable to load camera.\') break ret, img = video_capture.read() #img = cv2.pyrMeanShiftFiltering(img, 10, 25) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像 circles1 = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT , 1, 100, param1=100, param2=100, minRadius=50,maxRadius=200) # cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) try: # 如果上一步没有检测到。执行try内容,就会报错。可以修改尝试看下。 circles = circles1[0, :, :] # 提取为二维 except TypeError: print(\'未发现圆形物体!!\') else: circles = np.uint16(np.around(circles)) # 四舍五入 for i in circles[:]: cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], color=[0, 0, 0], thickness=2) # 画圆 cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, color=[0, 255, 0], thickness=2) # 画圆心 cv2.putText(img, "center", (i[0] - 20, i[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2) print(i[0],i[1]) print("检测到圆形物体,开始分离!") ser.write(b"a") #print(ser.read(1)) # 输出坐标 # 显示视频 cv2.imshow(\'Video\', img) cv2.waitKey(10) detect_circle_demo() """ dp,用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数,且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话,来看例子吧。例如,如果dp= 1时,累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2,累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。 minDist,为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话,多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之,这个参数设置太大的话,某些圆就不能被检测出来了。 param1,有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法,它表示传递给canny边缘检测算子的高阈值,而低阈值为高阈值的一半。 param2,也有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法,它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话,就可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。 minRadius,默认值0,表示圆半径的最小值。 maxRadius,也有默认值0,表示圆半径的最大值 """
程序的原理是图像识别,并将圆形物体取出来。python发送数据给单片机,舵机执行相关动作。
#include<Stepper.h> #include <Servo.h> Servo myservo; Servo myservo1; char serial_line[100] =""; int serial_line_length=0; char val=\'/\'; #define STEPS 100 Stepper stepper(STEPS, 8, 9, 10, 11); int pos; int pos1; int i ; void setup() { Serial.begin(9600); pinMode(5,OUTPUT); digitalWrite(5,HIGH); myservo.attach(3); myservo1.attach(4); myservo.write(150); myservo1.write(120); stepper.setSpeed(400); } void zhixing() { myservo.write(70);//右 delay(500); digitalWrite(5,LOW);//吸 for (pos = 120;pos>=80;pos-=1) { myservo1.write(pos); delay(15); } myservo1.write(120); delay(500); myservo.write(150); /////归位 delay(1000); digitalWrite(5,HIGH); } void loop() { stepper.step(-1); Serial.println("go"); val=Serial.read(); if (val == \'a\')//检测到圆形物体 { if (i == 55) { Serial.println(\'6\'); zhixing(); i = 0 ; } else i++ ; //Serial.println(i); } }
两者相互配合,实现物体分拣。
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