视觉检测 Python OpenCV ROS小车资源文件
简介
本资源文件提供了一个基于Python和OpenCV的视觉检测解决方案，用于在ROS（机器人操作系统）环境中实现无人小车的障碍物识别。通过该脚本，小车能够实时检测前进方向的障碍物，并根据检测结果做出相应的决策。
功能特点
- 视觉识别：利用OpenCV库进行图像处理和障碍物检测。
- ROS集成：脚本在ROS系统中运行，能够与ROS的其他组件无缝集成。
- 实时检测：能够实时处理摄像头输入，快速识别并反馈障碍物信息。
- Python实现：使用Python编写，代码简洁易懂，便于二次开发和定制。
使用方法
- 环境准备：
- 确保已安装ROS系统。
- 安装Python和OpenCV库。
- 下载资源：
- 下载本仓库中的资源文件。
- 运行脚本：
- 在ROS环境中运行提供的Python脚本。
- 启动摄像头，确保摄像头能够正常工作。
- 测试与调试：
- 观察小车的行为，确保障碍物识别功能正常。
- 根据需要调整参数，优化检测效果。
注意事项
- 请确保摄像头安装位置合理，以获得最佳的检测效果。
- 在实际应用中，可能需要根据具体场景调整检测算法和参数。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。