运用liux系统的python编辑在绿色跑道识别并且规避白色边界识别并且追踪色标

### Linux 系统中使用 Python 实现绿色跑道识别、白色边界规避及色标追踪功能 在 Linux 系统中,可以借助 OpenCV 和 Matplotlib 库来实现图像处理中的绿色跑道识别、白色边界的规避以及动态色标的追踪。以下是具体的技术方案和代码示例。 --- #### 1. 图像预处理 为了检测绿色跑道区域并规避白色边界,需先加载图像并对颜色通道进行分离与过滤。 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): image = cv2.imread(image_path) hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR转换为HSV色彩空间 # 定义绿色范围 lower_green = np.array([35, 43, 46]) upper_green = np.array([77, 255, 255]) green_mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green) # 提取绿色部分[^1] # 定义白色范围 lower_white = np.array([0, 0, 221]) upper_white = np.array([180, 30, 255]) white_mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white) # 排除白色边缘[^1] combined_mask = cv2.bitwise_and(green_mask, ~white_mask) # 合并掩码以保留绿色并排除白色 result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=combined_mask) return result, combined_mask ``` --- #### 2. 动态色标追踪 通过设定阈值筛选特定颜色的目标对象,并实时跟踪其位置变化。 ```python def track_color_object(frame, color_range): hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_frame, *color_range) # 根据给定的颜色范围生成掩膜[^2] contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] # 寻找轮廓[^2] if len(contours) > 0: c = max(contours, key=cv2.contourArea) # 获取最大面积的轮廓 ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) # 计算最小外接圆 if radius > 10: # 如果半径大于一定数值,则认为找到目标 center = (int(x), int(y)) cv2.circle(frame, center, int(radius), (0, 255, 0), 2) # 绘制圆形标记 return frame ``` 调用此函数时传入对应 HSV 色彩区间参数即可完成不同颜色物体的定位任务。 --- #### 3. 结果展示与优化建议 最终可将上述两步结合起来形成完整的流水线逻辑链路;同时考虑到实际应用场景可能存在光照条件波动等因素影响效果稳定性,因此还需引入额外校正机制比如自适应直方均衡化等手段提升鲁棒性能表现水平。 ```python if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture('runway.mp4') # 替换为你自己的视频文件或者摄像头索引号0代表默认设备 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break processed_img, mask = preprocess_image(frame.copy()) tracked_result = track_color_object(processed_img, ([lower_target], [upper_target])) # 设置目标颜色范围 cv2.imshow("Processed Image", tracked_result) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` --- #### 注意事项 - 对于复杂背景下的精确分割可能还需要结合机器学习模型进一步增强特征提取能力。 - 在部署阶段考虑硬件加速选项如 GPU 支持能够显著提高运算效率满足实时性要求。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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嵌入式Linux下C程序的GCC编译与Makefile自动化构建

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九、地铁自动售票系统设计 设计基本要求: 1、设计一个能实现收钱、计算钱币、找零、出票等功能的自动售票系统。 2、可设置单价(2元起步,7元封顶)。 3、每次只允许投入一张1元、5元或10元面值的纸币。 4、对所投

### 地铁自动售票系统设计 以下是一个基于PLC(可编程逻辑控制器)的地铁自动售票系统的功能实现方案,涵盖收钱、计算钱币、找零和出票等功能,并支持票价范围设置以及纸币投入限制。 #### 功能描述 1. **票价范围**:设定票价范围为2元至7元[^1]。 2. **纸币接受范围**:仅接受1元、5元和10元面值的纸币。 3. **核心功能**: - 收钱:接收乘客投入的纸币。 - 计算钱币:统计乘客投入的总金额。 - 找零:根据乘客投入的金额与票价差额进行找零。 - 出票:在完成支付后,生成并输出车票。 #### 系统逻辑设计 以下是实现上述功能的逻辑步骤:
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