# AutoRun-Car
基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车</br>
## 基本需求
raspberry pi3</br>
小车模块</br>
笔记本电脑</br>
树莓派官方摄像头</br>
## 环境要求
树莓派:rasbian系统</br>
电脑:opencv2.45</br>
numpy</br>
## 具体原理
### 道路检测
本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法,可升级至深度学习算法,但是没时间搞~~主要是不会~~
对于道路检测而言,最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域,将图像的灰度中心计算出来,由此可以看出,当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时,判定道路出现了转弯,以图像中心为坐标原点,当插值大于0时说明要右转,反之左转。可自由设置。
### 标识牌检测
使用opencv自带的训练网络,虽然实际训练了,但是结果较差,采用了国外训练好的图像模型,在代码中提供了。
### 障碍物检测
超声波检测,虽然没啥用,毕竟我们的障碍物是停止标志,图像的精度目前看来比超声波准,不过本着买了就要用的原则,用了
### 距离测算
采用单目视觉,首先对相机进行标定,然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大,最后还是热熔胶枪粘的,这个功能的演示就弃了。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车(含电脑端+树莓派端源码 python 实现)
共14个文件
py:4个
xml:3个
md:3个
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2024-11-05
22:31:12
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【作品名称】:基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车(含电脑端+树莓派端源码 python 实现) 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 基本需求 raspberry pi3 小车模块 笔记本电脑 树莓派官方摄像头 环境要求 树莓派:rasbian系统 电脑:opencv2.45 numpy 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法,可升级至深度学习算法,但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言,最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域,将图像的灰度中心计算出来,由此可以看出,当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时,判定道路出现了转弯,以图像中心为坐标原点,当插值大于0时说明要右转,反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络,虽然实际训练了, 【资源声明】:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码,自行调试代码并解决报错,能自行添加功能修改代码。
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AutoRun-Car-master.zip (14个子文件)
AutoRun-Car-master
.DS_Store 6KB
电脑端
rc_driver.py 12KB
README.md 265B
cascade_xml
stop_sign.xml 83KB
fullbody.xml 622KB
traffic_light.xml 49KB
LICENSE 7KB
小车图片
图片1.jpg 92KB
树莓派端
rc_control1.py 3KB
stream_client.py 1KB
ultrasonic_client.py 1KB
README.md 266B
.gitignore 1KB
README.md 1KB
共 14 条
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小英子架构
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