代码其实也很简单，我只不过加入了按键控制暂停、蜂鸣器、led和如何控制追踪的效果（调PID）。B站的那些大神早早地完成了要求，我犯了一个不好地错误，企图三连让他们分享思路，这是不对的，电赛本身的意义是让我们提高自己对问题的解决能力、时间管理等，是一项紧急情况下的应对能力，考验我们的综合能力、团队合作能力。
import sensor, image, time,pyb
from pyb import Pin
from pid import PID
from pyb import Servo #调用库
from pyb import LED
pan_servo=Servo(1) #p7
tilt_servo=Servo(2) #p8
#红色色素块
#red_threshold = (79, 99, -1, 28, 3, 12) # (79, 99, -1, 28, 3, 12) ((78, 100, -4, 20, -13, 4)) (72, 85, 18, 100, -3, 16)
red_threshold= [(0, 98, 37, 127, -32, 89)]
#pan_pid = PID(p=0.05,i=0.03,d=0.001 imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
#tilt_pid = PID(p=0.05,i=0.05, imax=90) #脱机运行或者禁用图像传输，使用这个PID
pan_pid = PID(p=0.06,d=0.001,i=0.02, imax=100)#在线调试使用这个PID
tilt_pid = PID(p=0.11,d=0.001,i=0.04, imax=100)#在线调试使用这个PID
#由于openmv脱机运行帧率会提高，运行性能会有所改变，所以需要设置“在线联机调试”和“脱机运行”的两个参数
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # use QQVGA for speed.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.set_auto_gain(False) # 颜色跟踪必须关闭自动增益
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
EXPOSURE_TIME_SCALE = 2.0
#画面翻转
sensor.set_vflip(True)
#sensor.set_hmirror (True)
clock = time.clock() # Tracks FPS. #基本参数设置
def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob[2]*blob[3] > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob[2]*blob[3]
return max_blob #找到视野中的最大色素块
#初始角度
#pan_servo.angle(35)#openmv上P7为控制云台上舵机的输出引脚（摄像头上下移动）
#tilt_servo.angle(5) #物理意义的90度
pan_servo.angle(0) #openmv上P7为控制云台上舵机的输出引脚（摄像头上下移动）
tilt_servo.angle(5) #物理意义的90度
#绿色激光与镜头的x，y距离误差补偿，后来发现用不上，调一下激光笔就好了
#shang_error=160-148
#xia_error=120-100
global pan_output, tilt_output,flag
#P1蜂鸣器
buzzer_pin = pyb.Pin("P1", pyb.Pin.OUT)
#P2:led
led = pyb.LED(2)
#P3:按键
pin1 = Pin('P3', Pin.IN, Pin.PULL_UP)
flag = 1
while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
img.draw_cross(int(img.width()/2),int(img.height()/2),color=(0,0,255),size =5, thickness = 1)
#img.draw_cross(148,100,color=(0,255,0),size =4, thickness = 1)
buzzer_pin.high()
key0 = pin1.value() ##按键控制
blobs = img.find_blobs(red_threshold)
if blobs:
max_blob = find_max(blobs)
#pan_error = img.width()/2-max_blob.cx() # x横轴方向上的修正参数
#tilt_error = img.height()/2-max_blob.cy() # y纵轴方向上的修正参数
#print("img.height()/2",img.height()/2)
pan_error = -(img.width()/2-max_blob.cx()) # x横轴方向上的修正参数
tilt_error = -(img.height()/2-max_blob.cy()) # y纵轴方向上的修正参数
#if(pan_error > -100)
#pan_error = -(74-max_blob.cx()) #x横轴方向上的修正参数
#tilt_error = -(50-max_blob.cy()) #y纵轴方向上的修正参数
print("x_error: ", pan_error) #在参数调试窗口打印色块中心坐标与视野中心坐标的偏离值，便于调试与修正
print("y_error:", tilt_error)
img.draw_rectangle(max_blob.rect()) # rect #在色块外围四周处画框
img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) # cx, cy #色块中心坐标处画十字
pan_output=pan_pid.get_pid(pan_error,1)/2
tilt_output=tilt_pid.get_pid(tilt_error,1)/2
#print("pan_output",pan_output) #在参数调试窗口打印坐标值，便于调试与修正
#print("tilt_output",tilt_output)
if key0 == 1 :
#pid控制
pan_servo.angle(pan_servo.angle() + pan_output)
tilt_servo.angle(tilt_servo.angle() - tilt_output)
if -8<pan_error <8 and -9< tilt_error < 9:
buzzer_pin.low() # 发声
print("succes")
#pan_servo.angle(pan_servo.angle())
#tilt_servo.angle(tilt_servo.angle()
flag=0
time.sleep(0.5)
if key0 == 0 and flag ==0:
time.sleep(0.5)
buzzer_pin.high() # 发出声音
print("按键按下")
#pan_output =0
#tilt_output =0
pan_servo.angle(pan_servo.angle())
tilt_servo.angle(tilt_servo.angle())
#flag==0
#没有色块，复位
# else:
#pan_servo.angle(10)
#tilt_servo.angle(6)此次电赛，我主要负责的是色块追踪部分，在官方给出的代码基础上加以修改以符合电赛的要求，经过测试其精度达不到要求，即误差大于3cm。一方面是算法的原因，没有深究其原理，做到如何精准识别；另一方面是硬件本身的问题，一个好的硬件往往可以帮助我们节约大量的工作和时间。
比赛时现场作品制作图
