k230在实现巡线功能的时的错误

重现步骤

# K230视觉巡线模块
# 功能：检测地面路线，计算路径偏移角度和中心位置
# 输出：路径偏移角度、路径中心坐标、线段信息等
# 作者：KizAI
# 日期：2024-07-11

import image, time,math,os, sys


from media.sensor import *
from media.display import *
from media.media import *
sensor = None

# ################## 系统配置 ##################
# 摄像头配置

    
# 巡线参数配置
LINE_COLOR_THRESHOLD = (0, 80)      # 黑色线阈值 (L*通道)
ROI = (0, 180, 320, 60)            # 感兴趣区域(图像底部)
MIN_LINE_LENGTH = 50                # 最小线段长度
MAX_LINE_ANGLE_DIFF = 20            # 最大线段角度差
CENTER_X = 160                      # 图像中心X坐标

# ################## 辅助函数 ##################
def calculate_path_center(left_line, right_line):
    """计算两条线段中点之间的中心点"""
    # 计算线段1的中点
    mid1_x = (left_line.x1() + left_line.x2()) // 2
    mid1_y = (left_line.y1() + left_line.y2()) // 2
    
    # 计算线段2的中点
    mid2_x = (right_line.x1() + right_line.x2()) // 2
    mid2_y = (right_line.y1() + right_line.y2()) // 2
    
    # 计算两个中点之间的中心点
    center_x = (mid1_x + mid2_x) // 2
    center_y = (mid1_y + mid2_y) // 2
    
    return center_x, center_y

def calculate_offset_angle(left_line, right_line):
    """计算路径偏移角度"""
    # 计算左右线的平均角度
    left_angle = left_line.theta()
    right_angle = right_line.theta()
    
    # 处理角度值（确保在0-180范围内）
    if left_angle < 0:
        left_angle += 180
    if right_angle < 0:
        right_angle += 180
    
    # 计算平均角度（路径方向）
    avg_angle = (left_angle + right_angle) / 2
    
    # 计算相对于垂直方向的偏移角度（90度为垂直方向）
    offset_angle = avg_angle - 90
    
    return offset_angle

def get_line_data(lines):
    """处理检测到的线段，返回左右线信息"""
    left_lines = []
    right_lines = []
    valid_lines = []
    
    for line in lines:
        # 计算线段角度 (转换为0-180度范围)
        angle = line.theta()
        if angle < 0:
            angle += 180
        
        # 过滤掉过短或过平的线段
        if line.length() < MIN_LINE_LENGTH or (angle < 10 or angle > 170):
            continue
        
        # 根据角度区分左右线
        if 70 < angle < 110:  # 近似水平的线
            continue
        elif angle > 90:  # 左线 (135-180度)
            left_lines.append(line)
        else:  # 右线 (0-45度)
            right_lines.append(line)
        
        valid_lines.append(line)
    
    # 选择最长的左线和右线
    left_line = max(left_lines, key=lambda l: l.length()) if left_lines else None
    right_line = max(right_lines, key=lambda l: l.length()) if right_lines else None
    
    return left_line, right_line, valid_lines
try:
    sensor=Sensor(id=2)
    sensor.reset()                      # 复位摄像头
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 使用RGB565格式
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # 使用QVGA分辨率(320x240)
    sensor.set_vflip(True)              # 垂直翻转图像（根据摄像头安装方式）
    sensor.set_hmirror(True)            # 水平镜像图像（根据摄像头安装方式）
    sensor.skip_frames(time=500)        # 等待摄像头稳定
    Display.init(Display.VIRT, width=320, height=240, to_ide=True)
        # 初始化媒体管理器
    MediaManager.init()
        # 启动传感器
    sensor.run()

    # ################## 主循环 ##################
    clock = time.clock()

    while True:
        os.exitpoint()
        clock.tick()
        
        # 1. 图像采集
        img = sensor.snapshot()
        
        # 2. 图像预处理
        img.lens_corr(1.8)  # 镜头畸变校正
        img_gray = img.to_grayscale(copy=True)
        img_bin = img_gray.binary([LINE_COLOR_THRESHOLD], invert=True, roi=ROI)
        
        # 3. 检测线段
        lines = img_bin.find_lines(threshold=1000, theta_margin=25, rho_margin=25, roi=ROI)
        
        # 4. 处理线段数据
        left_line, right_line, valid_lines = get_line_data(lines)
        
        # 5. 计算路径信息
        path_data = {
            'center_x': CENTER_X,         # 图像中心X
            'center_y': ROI[1] + ROI[3]//2,  # ROI中心Y
            'offset_angle': 0,            # 偏移角度
            'offset_error': 0,             # 水平偏移误差
            'left_line': None,             # 左线数据
            'right_line': None,            # 右线数据
            'path_found': False            # 是否检测到路径
        }
        
        if left_line and right_line:
            # 计算路径中心点
            path_center_x, path_center_y = calculate_path_center(left_line, right_line)
            
            # 计算偏移角度
            offset_angle = calculate_offset_angle(left_line, right_line)
            
            # 计算水平偏移误差
            offset_error = path_center_x - CENTER_X
            
            # 更新路径数据
            path_data.update({
                'center_x': path_center_x,
                'center_y': path_center_y,
                'offset_angle': offset_angle,
                'offset_error': offset_error,
                'left_line': (left_line.x1(), left_line.y1(), left_line.x2(), left_line.y2()),
                'right_line': (right_line.x1(), right_line.y1(), right_line.x2(), right_line.y2()),
                'path_found': True
            })
        
        # 6. 输出路径数据
        print("路径数据:", path_data)
        
        # 7. 可视化（可选，用于调试）
        # 绘制ROI区域
        img.draw_rectangle(ROI, color=(0, 255, 0))
        
        # 绘制检测到的线段
        for line in valid_lines:
            img.draw_line(line.line(), color=(255, 0, 0), thickness=2)
        
        # 绘制路径中心点
        if path_data['path_found']:
            img.draw_cross(int(path_data['center_x']), int(path_data['center_y']), 
                          color=(0, 255, 255), size=10, thickness=2)
        
        # 绘制图像中心线
        img.draw_line((CENTER_X, 0, CENTER_X, 240), color=(0, 0, 255), thickness=1)
        
        # 显示调试信息
        fps = clock.fps()
        img.draw_string(10, 10, "FPS: %.1f" % fps, color=(255, 255, 255))
        img.draw_string(10, 30, "偏移角度: %.1f°" % path_data['offset_angle'], color=(255, 255, 255))
        img.draw_string(10, 50, "偏移误差: %d" % path_data['offset_error'], color=(255, 255, 255))
        
        # 控制帧率
        time.sleep_ms(50)
        
except KeyboardInterrupt as e:
    print("用户停止: ", e)
except BaseException as e:
    print(f"异常: {e}")
finally:
    # 停止传感器运行
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # 反初始化显示模块
    Display.deinit()
    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)
    # 释放媒体缓冲区
    MediaManager.deinit()

# ################## 输出数据结构说明 ##################
"""
返回的路径数据字典包含以下字段：
{
    'center_x': 路径中心点的X坐标,
    'center_y': 路径中心点的Y坐标,
    'offset_angle': 路径偏移角度（度）,
        - 正值：路径向右偏转
        - 负值：路径向左偏转
        - 0：路径直行
    'offset_error': 水平偏移误差（像素）,
        - 正值：路径中心在图像中心右侧
        - 负值：路径中心在图像中心左侧
    'left_line': 左边界线坐标 (x1, y1, x2, y2),
    'right_line': 右边界线坐标 (x1, y1, x2, y2),
    'path_found': 是否成功检测到路径 (True/False)
}
"""

期待结果和实际结果

软硬件版本信息

错误日志

尝试解决过程

补充材料