Theo dõi bóng 180 ° Máy ảnh: 5 bước (có hình ảnh)

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:34

Chào mừng đến với dự án đầu tiên của tôi! Tôi rất vui được chia sẻ những gì tôi đã làm và chỉ cho bạn các bước để xây dựng camera theo dõi của riêng bạn. Dự án này đã được thực hiện bằng cách sử dụng thư viện OpenCV kết hợp với Python.

Bước 1: Thu thập vật liệu

• Raspberry Pi Model B 2 (hoặc bất kỳ kiểu máy nào khác)
• Trình điều khiển động cơ cầu H L298N
• Động cơ có hộp số
• Webcam USB
• Dây nhảy
• Máy vít có đai ốc
• Bánh răng
• Epoxy / Keo nóng
• Tùy chọn: Laser

Bước 2: Cơ học

Sử dụng một mảnh gỗ vụn (cái mà tôi có được đập khá tốt), gắn động cơ vào một chỗ không ở giữa. Sau đó, gắn một bánh răng nhỏ vào động cơ. Lỗ trên bánh răng có thể phải được mở rộng để vừa với khớp nối của động cơ.

Bước tiếp theo sẽ là lắp bánh răng lớn (sẽ bị lỏng) để răng của nó kết nối với răng của bánh răng nhỏ. Điều này được gắn lên bảng bằng cách sử dụng keo nóng sau khi làm thô gỗ bằng giấy nhám để có mối liên kết tốt hơn.

Sau khi các bánh răng vào đúng vị trí, đã đến lúc gắn webcam vào bánh răng lớn. Ở đây, tôi đã tháo webcam khỏi vỏ của nó và chỉ sử dụng bảng mạch lõi của webcam để lắp dễ dàng hơn. Webcam được gắn bằng keo epoxy để có một liên kết bền chặt.

Thành phần cuối cùng được gắn là tùy chọn - đối với cầu H L298N. Điều này có thể được gắn bằng cách chỉ cần khoan bốn lỗ trên bảng và lắp bảng bằng vít máy và đai ốc lục giác.

Bước 3: Đấu dây

Bây giờ để kết nối mọi thứ với nhau. Hai dây của động cơ sẽ kết nối trực tiếp với cầu H L298N ở một trong hai đầu nối đầu cuối ở bên trái hoặc bên phải của bảng (tôi đã chọn bên trái). Cần có hai dây để kết nối 5V và Ground của L298N với 5V và Ground của Raspberry Pi để cấp nguồn. Sau đó, cần hai dây jumper cái-cái để kết nối từ L298N đến các chân 17 và 18. Webcam của Pi chỉ cần kết nối vào một trong các cổng USB của Pi. Đó là tất cả các dây!

Bước 4: Mã

Bây giờ cho khía cạnh thách thức nhất của dự án này.

Tôi đã sử dụng thư viện OpenCV với Python để theo dõi quả bóng trong thời gian thực. Chương trình cũng sử dụng thư viện gpiozero đi kèm với Pi để quay động cơ theo tọa độ x của quả bóng mà OpenCV xác định. Mã có thể xác định vị trí của quả bóng dựa trên màu vàng của nó, màu này phải là duy nhất so với nền để có hiệu quả. Một dải màu dưới và trên được cung cấp cho chương trình để chương trình xác định vị trí của quả bóng. Sau đó OpenCV gọi hàm.inRange () với các tham số là: khung hình hiện tại (từ webcam), ranh giới màu dưới và trên. Sau khi tọa độ của quả bóng trên khung hình được xác định, chương trình sẽ ra lệnh cho động cơ quay nếu quả bóng không ở chính giữa (tọa độ x trong khoảng 240 - 400 trong khung hình rộng 640 pixel). Động cơ sẽ quay nhiều hơn nếu bóng lệch tâm nhiều hơn và quay ít hơn khi bóng gần tâm hơn.

Và đó là cách mã hoạt động.

Lưu ý: nếu bạn định sử dụng mã, bạn phải cài đặt OpenCV. Ngoài ra, nếu động cơ quay sai cách, chỉ cần đảo ngược các dây đi vào L289N hoặc đảo ngược các dây gpio điều khiển được kết nối với Pi.