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当今监控的主要缺点在于容易分心的人工操作员的参与，因此我们需要一个可以自主连续监控区域的系统，在识别不需要或令人讨厌的事物的同时做出决策并做出相应的反应。使用计算机视觉进行对象跟踪对于实现自动监控至关重要。
我做这个项目是为了建造一个基本的球跟踪车。在这里，我的机器人使用相机拍摄帧并进行图像处理以追踪球。可以使用球的特征，例如颜色、形状、大小。
但我的目标是为这种可以感知颜色和形状并跟随它的机器人制作一个基本原型。我的机器人试图找到一种硬编码的颜色，如果它找到那个颜色的球，它就会跟随它。
我选择树莓派作为这个项目的微控制器，因为它为使用树莓派相机模块提供了极大的灵活性，并允许在 Python 中编写代码，这是非常用户友好的 OpenCV 库，用于图像分析。
为了控制电机，我使用 H 桥从顺时针切换到逆时针或停止电机。当必须在不同的障碍情况下控制方向和速度时，我已经通过代码集成了这一点。
逐帧检测图像的关键是避免任何帧丢失，因为如果机器人在几帧丢失后无法预测球的方向，机器人可能会进入不确定状态。即使它管理掉帧，如果球超出相机范围，它也会进入一个边缘状态，在这种情况下，我已经让我的机器人对它的环境进行 360 度全方位观察，直到球来回到相机的范围内，然后开始朝它的方向移动。
对于图像分析，我拍摄每一帧，然后用所需的颜色对其进行遮罩。然后为了降噪，我正在侵蚀噪音并扩大主要斑点。然后我找到所有的轮廓，找到其中最大的一个，并将其绑定在一个矩形中。并在主图像上显示矩形并找到矩形中心的坐标。我附上了图像分析部分的算法（伪代码），并在视频中演示了这部分。
最后，我的机器人试图将球的坐标带到其假想坐标轴的中心。这就是我的机器人的工作方式。我很喜欢在这个项目上工作，这是一次很好的经历。
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