【CanMV K230】快速线性回归（巡线）

news2024/11/9 14:48:33

【CanMV K230】快速线性回归（巡线）

什么是快速线性回归
快速线性回归应用领域
- 1.机器人竞赛
- 2.自动引导车（AGV）：
- 3.智能交通系统：
K230应用
- 相关函数
- 官方例程
- 实现图像在HDMI显示器进快速线性回归（巡线）

本篇内容：

什么是快速线性回归
快速线性回归应用领域
K230应用（包含相应函数及例程）

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什么是快速线性回归

快速线性回归通常指的是使用高效算法求解线性回归问题的方法。线性回归是一种统计分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。这里主要应用在巡线上。

快速线性回归应用领域

快速线性回归在巡线应用领域中主要用于图像处理和机器视觉任务，尤其是在机器人导航和自动引导车（AGV）中。通过快速线性回归算法，可以分析图像中的线条特征，并实时计算出机器人或车辆的行进路径，使其能够沿着预定的线路行驶。

1.机器人竞赛

在机器人比赛中，快速线性回归可以帮助机器人识别赛道并沿着赛道进行循迹。
在这里插入图片描述

2.自动引导车（AGV）：

在工业自动化中，AGV使用快速线性回归来沿着地面标记的路径运输物料，确保精确导航。
在这里插入图片描述

3.智能交通系统：

在智能交通系统中，快速线性回归可以用于车辆的车道保持辅助系统，帮助车辆识别道路标线并保持车道。

在这里插入图片描述
快速线性回归的优势在于其计算速度快，能够实时处理图像数据，适用于需要快速响应的应用场景。

K230应用

参数	说明
threshold: 必须是元组列表	(lo, hi) 定义你想追踪的颜色范围。

官方例程

'''
实验名称：快速线性回归（巡线）
实验平台：01Studio CanMV K230
教程：wiki.01studio.cc
'''

import time, os, sys

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口


THRESHOLD = (0, 100)  # 黑白图像的灰度阈值
BINARY_VISIBLE = True # 使用二值化图像你可以看到什么是线性回归。
                        # 这可能降低 FPS（每秒帧数）.

try:

    sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象
    sensor.reset() #复位和初始化摄像头
    sensor.set_framesize(width=640, height=480) #设置帧大小，默认通道0
    sensor.set_pixformat(Sensor.GRAYSCALE) #设置输出图像格式，默认通道0

    Display.init(Display.ST7701, to_ide=True) #同时使用3.5寸mipi屏和IDE缓冲区显示图像，800x480分辨率
    #Display.init(Display.VIRT, sensor.width(), sensor.height()) #只使用IDE缓冲区显示图像

    MediaManager.init() #初始化media资源管理器

    sensor.run() #启动sensor

    clock = time.clock()

    while True:

        os.exitpoint() #检测IDE中断

        ################
        ## 这里编写代码 ##
        ################
        clock.tick()

        #image.binary([THRESHOLD])将灰度值在THRESHOLD范围变成了白色
        img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) if BINARY_VISIBLE else sensor.snapshot()

        # 返回一个类似 find_lines() 和find_line_segments()的对象.
        # 有以下函数使用方法： x1(), y1(), x2(), y2(), length(),
        # theta() (rotation in degrees), rho(), and magnitude().
        #
        # magnitude() 代表线性回归的指令，其值为(0, INF]。
        # 0表示一个圆，INF数值越大，表示线性拟合的效果越好。

        line = img.get_regression([(255,255) if BINARY_VISIBLE else THRESHOLD])

        if (line):

            img.draw_line(line.line(), color = 127,thickness=4)

            print(line) #打印结果

        #显示图片，仅用于LCD居中方式显示
        Display.show_image(img, x=round((800-sensor.width())/2),y=round((480-sensor.height())/2))


        print("FPS %f, mag = %s" % (clock.fps(), str(line.magnitude()) if (line) else "N/A"))


###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:
    print("user stop: ", e)
except BaseException as e:
    print(f"Exception {e}")
finally:
    # sensor stop run
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # deinit display
    Display.deinit()
    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)
    # release media buffer
    MediaManager.deinit()

https://wiki.01studio.cc/docs/canmv_k230/machine_vision/image_detection/linear_regression_fast

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
从左往右依次为 91°->180°（0°）-> 90° 变化，大家可以结合上图观察实验数据理解，巡线行走的小车本质就是让这个拟合线段保持在0°位置行走。

实现图像在HDMI显示器进快速线性回归（巡线）

效果并不好，毕竟是在小车上用的。看一下效果就行。主要是了解返回的参数。

'''
实验名称：快速线性回归（巡线）
实验平台：01Studio CanMV K230
说明：实现图像在HDMI显示器进快速线性回归（巡线）
测试人：咸鱼浆 2024年9月6日15:39:10
'''

import time, os, sys

from media.sensor import * #导入sensor模块，使用摄像头相关接口
from media.display import * #导入display模块，使用display相关接口
from media.media import * #导入media模块，使用meida相关接口
THRESHOLD = (0, 100)  # 黑白图像的灰度阈值
BINARY_VISIBLE = True # 使用二值化图像你可以看到什么是线性回归。
                        # 这可能降低 FPS（每秒帧数）.
try:

    sensor = Sensor(width=1280, height=960) #构建摄像头对象，将摄像头长宽设置为4:3
    sensor.reset() #复位和初始化摄像头
    sensor.set_framesize(width=640, height=480) #设置帧大小为（width=640, height=480）太大了就显示不出来了，默认通道0
    sensor.set_pixformat(Sensor.GRAYSCALE) #设置输出图像格式，默认通道0

    #使用IDE缓冲区输出图像,显示尺寸和sensor配置一致。
    Display.init(Display.LT9611, to_ide=True)

    MediaManager.init() #初始化media资源管理器

    sensor.run() #启动sensor


    while True:
        os.exitpoint() #检测IDE中断
        ################
        ## 这里编写代码 ##
        ################
        #image.binary([THRESHOLD])将灰度值在THRESHOLD范围变成了白色
        img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) if BINARY_VISIBLE else sensor.snapshot()

                # 返回一个类似 find_lines() 和find_line_segments()的对象.
                # 有以下函数使用方法： x1(), y1(), x2(), y2(), length(),
                # theta() (rotation in degrees), rho(), and magnitude().
                #
                # magnitude() 代表线性回归的指令，其值为(0, INF]。
                # 0表示一个圆，INF数值越大，表示线性拟合的效果越好。

        line = img.get_regression([(255,255) if BINARY_VISIBLE else THRESHOLD])

        if (line):

            img.draw_line(line.line(), color = 127,thickness=4)

            print(line) #打印结果
        Display.show_image(img, x=round((1920-sensor.width())/2),y=round((1080-sensor.height())/2))



        #Display.show_image(img) #显示图片




###################
# IDE中断释放资源代码
###################
except KeyboardInterrupt as e:
    print("user stop: ", e)
except BaseException as e:
    print(f"Exception {e}")
finally:
    # sensor stop run
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # deinit display
    Display.deinit()
    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)
    # release media buffer
    MediaManager.deinit()