Ball Tracking 180 ° Камера: 5 кадам (Сүрөттөр менен)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:42

Менин биринчи долбоорума кош келиңиз! Мен жасаган нерселерим менен бөлүшүүгө кубанычтамын жана сизге өзүңүздүн көзөмөл камераңызды куруу кадамдарын көрсөтүп жатам. Бул долбоор Python менен бирдикте OpenCV китепканасынын жардамы менен мүмкүн болду.

1 -кадам: материалдарды чогултуу

• Raspberry Pi Model B 2 (же башка модель)
• L298N H-Bridge мотор айдоочусу
• Тиштүү корпусу бар мотор
• USB веб -камерасы
• Jumper Wires
• Жаңгактар менен машина бурамалары
• Gears
• Эпоксид / ысык клей
• Кошумча: Лазердик

2 -кадам: Механика

Жыгачтын сыныгын колдонуп (менин колумдагы сабы жакшы), моторду ортосуна эмес жерге орнотуңуз. Андан кийин, моторго кичинекей редукторду бекит. Тиш тешиги мотордун фитингине туура келиши үчүн чоңойтулушу мүмкүн.

Кийинки кадам чоң тишти (бош турган) орнотуу болот, ошондо тиштери кичинекей тиштин тиштери менен туташат. Бул жыгачты жакшыраак жабыш үчүн кумдуу кагаз менен тегиздегенден кийин ысык клей менен тактага орнотулган.

Тиштүү тетиктер орнотулгандан кийин, веб -камераны чоң редукторго туташтырууга убакыт келди. Бул жерде мен веб -камераны корпусунан алып салдым жана оңой орнотуу үчүн веб -камеранын негизги схемасын колдондум. Веб -камера күчтүү байланыш үчүн эпокси клей менен тиркелген.

L298N H -көпүрөсү үчүн орнотулган акыркы компонент милдеттүү эмес. Бул тактадагы төрт тешикти бургулоо жана машинанын бурамалары менен алты бурчтуу гайкаларды колдонуу менен тактаны орнотуу аркылуу орнотулушу мүмкүн.

3 -кадам: Кабелдөө

Эми баарын бириктирүү үчүн. Мотордун эки зымы L298N H-көпүрөсүнө тактанын сол же оң жагындагы эки терминалдык туташтыргычтын биринде туташат (мен сол жакты тандадым). L298Nдин 5V жана Ground'ун 5V менен Raspberry Pi жерине туташтыруу үчүн эки зым керек. Андан кийин, L298Nден Пи нин 17 жана 18 казыктарына туташуу үчүн эки аял-ургаачы секирүүчү зымдар керек. Веб-камера жөн эле Пи-дин USB портторунун бирине туташат. Бул бардык зымдар!

4 -кадам: Код

Эми бул долбоордун эң татаал аспектиси үчүн.

Мен реалдуу убакытта топту байкоо үчүн Python менен OpenCV китепканасын колдондум. Программа ошондой эле моторду OpenCV аныктаган шардын к-координаттарына ылайык буруш үчүн Pi менен келген gpiozero китепканасын колдонот. Код эффективдүү болушу үчүн фондун уникалдуу болушу керек болгон сары түсүнө карап топтун ордун аныктай алат. Төмөнкү жана жогорку түстөр диапазону топтун кайда экенин аныктоо үчүн программага берилет. OpenCV анда.inRange () функциясын төмөнкү параметрлери менен чакырат: учурдагы кадр (веб -камерадан) жана түстүн төмөнкү жана жогорку чектери. Кадрдагы топтун координаттары аныкталгандан кийин, программа моторго топтун борборунда болбосо бурулушун айтат (х координаты 240 - 400 диапазонунда 640 пиксель кең алкакта). Топ борбордон алысыраак болсо мотор көбүрөөк бурулат жана топ борборго жакын болгондо азыраак бурулат.

Жана код ушундай иштейт.

Эскертүү: эгер сиз кодду колдоно турган болсоңуз, анда OpenCV орнотулган болушу керек. Ошондой эле, эгер мотор туура эмес багытка бурулса, L289N ичине кирген зымдарды артка буруңуз же Pi менен байланышкан башкаруучу gpio зымдарын артка буруңуз.