''' K210 视频循迹示例 ''' import math import sensor, image, time, lcd import binascii from Maix import GPIO from machine import Timer, PWM, UART, Timer from fpioa_manager import fm # Debug模式开关，打开后方便显示调试信息 #is_debug = True is_debug = False QR_num = 0 QR_Flag = False #--------------感光芯片配置 START ------------------- DISTORTION_FACTOR = 1 # 设定畸变系数 IMG_WIDTH = 240 IMG_HEIGHT = 320 def init_sensor(): ''' 初始化感光芯片 ''' lcd.init(freq=15000000) #初始化LCD sensor.reset() #复位和初始化摄像头 sensor.set_vflip(1) #将摄像头设置成后置方式（所见即所得） #sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为彩色 RGB565 sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # 设置像素格式为灰色 sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置帧大小为 QVGA (320x240) #sensor.set_auto_gain(0,0) sensor.skip_frames(time = 2000) # 等待设置生效 clock = time.clock() # 创建一个时钟来追踪 FPS（每秒拍摄帧数） init_sensor() #--------------感光芯片配置 END ------------------- #--------------串口UART部分 START ------------------- #映射串口引脚 fm.register(6, fm.fpioa.UART1_RX, force=True) fm.register(7, fm.fpioa.UART1_TX, force=True) #初始化串口 uart = UART(UART.UART1, 115200, read_buf_len=4096) def get_symbol(num): ''' 根据数值正负，返回数值对应的符号 正数： ‘+’， 负数‘-’ 主要为了方便C语言解析待符号的数值。 ''' if num >=0: return ord('+') else: return ord('-') def data_format_wrapper(down_center, state_crossing, deflection_angle): ''' 根据通信协议封装循迹数据 TODO 重新编写通信协议 与配套C解析代码 ''' send_data = [ 0x55, 0x02, 0x91, down_center, # 底部色块中心是否在中点附近 1 if state_crossing else 0, get_symbol(deflection_angle), # 偏航角符号 abs(int(deflection_angle)), # 偏航角 0xbb] global is_debug if is_debug: print(send_data) return bytes(send_data) def UsartSend(str_data): ''' 串口发送函数 ''' uart.write(str_data) #--------------串口UART部分 END ------------------- #--------------定时器部分 START ------------------- is_need_send_data = False # 是否需要发送数据的信号标志 def uart_time_trigger(tim): ''' 串口发送数据的定时器，定时器的回调函数 ''' global is_need_send_data, QR_Flag, QR_num if QR_Flag: QR_num += 1 if QR_num >= 200: # 10秒计时 QR_Flag = False QR_num = 0 is_need_send_data = True ''' 初始化定时器, 每秒执行20次 period ： 周期1000/20=50 callback： 回调函数 ''' tim1 = Timer(Timer.TIMER1, Timer.CHANNEL1, mode=Timer.MODE_PERIODIC, period=50, callback=uart_time_trigger) #--------------定时器部分 END ------------------- #--------------舵机配置 START ------------------- def Servo(angle): ''' 说明：舵机控制函数 功能：180度舵机：angle:-90至90 表示相应的角度 360连续旋转度舵机：angle:-90至90 旋转方向和速度值。 【duty】占空比值：0-100 ''' #PWM通过定时器配置，接到IO17引脚 tim_pwm = Timer(Timer.TIMER0, Timer.CHANNEL0, mode=Timer.MODE_PWM) S1 = PWM(tim_pwm, freq=50, duty=0, pin=17) S1.duty((angle+90)/180*10+2.5) Servo(0) # 默认向下0度 time.sleep(1) #--------------舵机配置 END ------------------- #--------------直线检测部分 START ------------------- # 直线灰度图颜色阈值 LINE_COLOR_THRESHOLD = [(6, 65)] #LIGHT_LINE_COLOR_THRESHOLD = [(9, 88)] #LINE_COLOR_THRESHOLD = [(0, 52, -19, 0, -1, 14)] # 以实际空间坐标为基准，取样窗口 ''' ********屏幕ROI区域******* * | ------上方----- | * 左------中上-----右 * 侧------中下-----侧 * | ------下方----- | ********屏幕ROI区域******* ''' ROIS = { #'left': (0, 0, 320, 50), # 纵向取样-左侧 #'right': (0, 190, 320, 50), # 纵向取样-右侧 'left': (0, 0, 180, 50), # 纵向取样-左侧 'right': (0, 190, 180, 50), # 纵向取样-右侧 'up': (240, 0, 80, 240), # 横向取样-上方 'middle_up': (160, 0, 80, 240), # 横向取样-中上 'middle_down': (80, 0, 80, 240), # 横向取样-中下 'down': (0, 0, 80, 240), # 横向取样-下方 } def find_blobs_in_rois(img): ''' 说明：在ROIS中寻找色块，获取ROI中色块的中心区域与是否有色块的信息 ''' global ROIS global is_debug canvas = img.copy() roi_blobs_result = {} # 在各个ROI中寻找色块的结果记录 for roi_direct in ROIS.keys(): roi_blobs_result[roi_direct] = { 'cx':0, 'cy':0, 'w':0, 'blob_flag': False } for roi_direct, roi in ROIS.items(): blobs=canvas.find_blobs(LINE_COLOR_THRESHOLD, roi=roi, merge=True) if len(blobs) != 0: largest_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels()) if largest_blob.area() > 1000: x,y,width,height = largest_blob[:4] roi_blobs_result[roi_direct]['cx'] = largest_blob.cy() roi_blobs_result[roi_direct]['cy'] = largest_blob.cx() roi_blobs_result[roi_direct]['w'] = largest_blob.h() roi_blobs_result[roi_direct]['blob_flag'] = True if is_debug: img.draw_rectangle((x,y,width, height), color=(255)) else: #blobs=canvas.find_blobs(LINE_COLOR_THRESHOLD, roi=roi, merge=True, pixels_area=10) continue return roi_blobs_result def state_deflection_angle(roi_blobs_result): ''' 说明：偏转状态值返回 ''' # ROI区域权重值 #ROIS_WEIGHT = [1, 1, 1, 1] ROIS_WEIGHT = [1, 0, 0, 1] state_crossing = False deflection_angle = 0 down_center = 0 center_num = 0 # 偏转值计算，ROI中心区域X值 centroid_sum = roi_blobs_result['up']['cx']*ROIS_WEIGHT[0] + roi_blobs_result['middle_up']['cx']*ROIS_WEIGHT[1] \ + roi_blobs_result['middle_down']['cx']*ROIS_WEIGHT[2] + roi_blobs_result['down']['cx']*ROIS_WEIGHT[3] if roi_blobs_result['up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[0] if roi_blobs_result['middle_up']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[1] if roi_blobs_result['middle_down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[2] if roi_blobs_result['down']['blob_flag']: center_num += ROIS_WEIGHT[3] center_pos = centroid_sum / (ROIS_WEIGHT[0]+ROIS_WEIGHT[1]+ROIS_WEIGHT[2]+ROIS_WEIGHT[3]) deflection_angle = (IMG_WIDTH/2)- center_pos # 判断两侧ROI区域检测到黑色线 if roi_blobs_result['left']['blob_flag'] and roi_blobs_result['right']['blob_flag']: # 判断两侧ROI区域检测到黑色线处于图像下方1/3处 if roi_blobs_result['left']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)) or roi_blobs_result['right']['cy'] <= ((IMG_HEIGHT/3)): # 当最下方ROI区域的黑线宽度大于140像素（检测到路口） if roi_blobs_result['down']['w'] > 140: state_crossing = True return down_center, state_crossing, deflection_angle #--------------直线与路口检测部分 END ------------------- #--------------二维码识别部分 START ------------------- def QR_Check(): ''' 说明：二维码函数 ''' global QR_Flag if QR_Flag: res = img.find_qrcodes() # 寻找二维码 if len(res) > 0: # 在图片和终端显示二维码信息 img.draw_rectangle(res[0].rect()) img.draw_string(2,2, res[0].payload(), color=(0,128,0), scale=2) print(res[0].payload()) # 串口发送二维码信息 uart.write(bytes([0x55])) uart.write(bytes([0x02])) uart.write(bytes([0x92])) uart.write(bytes([0x01])) uart.write(bytes([len(res[0].payload())])) for qrdata in res[0].payload(): uart.write(bytes([ord(qrdata)])) uart.write(bytes([0xbb])) #--------------二维码识别部分 END ------------------- #---------------------MAIN----------------------- last_cx = 0 last_cy = 0 Flag_track = False #将蓝灯引脚IO12配置到GPIO0，K210引脚支持任意配置 fm.register(12, fm.fpioa.GPIO0) LED_B = GPIO(GPIO.GPIO0, GPIO.OUT) #构建LED对象 #按键KEY用于清屏 fm.register(16, fm.fpioa.GPIO1, force=True) btn_debug = GPIO(GPIO.GPIO1, GPIO.IN) x_num = 0 while True: LED_B.value(0) #点亮LED # 串口数据接收处理 data = uart.read(8) if data is not None: print(data) print(len(data)) print(binascii.hexlify(data).decode('utf_8')) if(len(data) >= 8): if((data[1] == 0x02)&(data[7] == 0xBB)): # 巡线与控制舵机 if(data[2] == 0x91): if(data[3] == 0x01): # 启动识别 print("巡线") print("开始识别") Flag_track = True tim1.start() if(data[3] == 0x02): print("巡线") print("停止识别") Flag_track = False tim1.stop() # 停止定时器 if(data[3] == 0x03): # 舵机调整 angle = data[5] # 判断舵机控制方向 if data[4] == ord('-'): # 限制舵机角度，防止过大损坏舵机 if angle > 80: angle = 80 angle = -angle elif data[4] == ord('+'): # 限制舵机角度，防止过大损坏舵机 if angle > 35: angle = 35 angle = angle Servo(angle) # 控制舵机 time.sleep(1) # 等待舵机角度更新 # 二维码识别 if(data[2] == 0x92): print("识别二维码") # Servo(-15) # 向下-15度 # time.sleep(1) if(data[3] == 0x01): #启动识别 print("开始识别") tim1.start() QR_Flag = True if(data[3] == 0x02): print("停止识别") tim1.stop() # 停止定时器 QR_Flag = False # 拍摄图片 img = sensor.snapshot() # 去除图像畸变 #img.lens_corr(DISTORTION_FACTOR) # 二维码识别 QR_Check() # 巡线 if Flag_track: roi_blobs_result = find_blobs_in_rois(img) down_center, state_crossing, deflection_angle = state_deflection_angle(roi_blobs_result) if is_need_send_data: UsartSend(data_format_wrapper(down_center, state_crossing, deflection_angle)) #time.sleep_ms(10) #is_need_send_data = False # 在LCD上显示 lcd.display(img) #按键KEY按下。开启或关闭调试，并退出所有任务。 if btn_debug.value() == 0: Flag_track = not Flag_track # 巡线任务退出 QR_Flag = not QR_Flag # 二维码任务退出 is_debug = not is_debug # 调试标志位取