使用OpenCV追踪小型汽车。

简介：
OpenCV 是一种在计算机视觉领域中被广泛使用的开源库，它提供了大量的实用函数和类，用于对图像和视频进行处理。在本教程中，我们将利用 OpenCV 来实现对物体的小车进行追踪。为了开始，我们需要安装 OpenCV 库，可以通过 pip 命令轻松完成：```pip install opencv-python```。 OpenMV 是一款基于 MicroPython 的机器视觉平台，该平台能够在微控制器上运行，并提供了许多有用的函数和类来处理图像和视频数据。 小车的控制系统依赖于 PID 算法来实现精确的控制。PID 算法是一种普遍适用的控制方法，在各种控制系统中得到广泛应用。其核心在于通过实时监测当前状态，计算出误差值，并根据误差值动态调整控制量。在我们的实际应用中，我们采用 PID 算法来精确地调节小车的行驶速度。具体而言，我们首先定义了一个 PID 类，该类负责计算误差并相应地调整速度参数。随后，我们利用这个类来指导小车的运动过程。 为了提高代码的可重用性和灵活性，我们设计了小车的模块化结构。在我们的示例中，我们将小车的控制逻辑封装在一个独立的模块中，从而方便地将其应用于不同的项目场景之中。`car.py` 文件正是该控制模块的核心实现部分，其中包含了两个关键函数：`run` 和 `pid` 函数。 `run` 函数负责设定小车的目标速度；而 `pid` 函数则承担着计算误差并根据误差值动态调整速度的任务。 `main.py` 文件作为小车的主程序流程，它包含了整个小车控制逻辑以及 PID 算法的完整实现代码。首先, 我们导入了 `car` 模块, 然后通过调用 `car.run` 函数来设置小车的期望速度, 并使用 `pid` 函数持续监测和调整速度以确保精准的运动轨迹. PID 算法的实现依赖于两个核心函数：`_update` 和 `compute` 函数。 `_update` 函数负责更新误差值; 而 `compute` 函数则负责根据当前状态和期望状态计算出需要调整的速度量级. 总而言之, 本文详细阐述了如何利用 OpenCV 和 OpenMV 来追踪物体的小车这一应用场景. 首先, 我们完成了 OpenCV 库的安装工作, 并简要介绍了 OpenMV 的基本概念. 随后, 我们构建了包含小车控制模块和主程序的文件结构, 并成功地运用 PID 算法实现了对小车运动速度的精确控制. 最后, 我们对本文的主要内容进行了总结与回顾.