【源码】基于Python和OpenCV框架的物体检测与跟踪系统

项目简介

本项目借助Python和OpenCV框架，结合YOLO算法，达成对视频流里特定物体（像车轮和激光）的实时检测与跟踪。通过串行通信和外部硬件交互，可用于自动化或远程控制场景。项目还涵盖硬件搭建、机械结构设计等，目标是用摄像头检测识别物体，再用激光精准定位。

项目的主要特性和功能

1. 多目标实时检测：用YOLO模型对视频流多个目标实时检测。
2. 物体持续跟踪：在连续视频帧跟踪检测到的物体。
3. 信号生成与传输：检测到物体后生成信号并通过串行端口发送。
4. 串行通信交互：利用pySerial库和外部硬件串行通信。
5. 直观用户界面：显示检测物体及其坐标。
6. 硬件控制功能：用C语言代码控制步进电机，通过命令接口控制转动。
7. 机械结构设计：用SolidWorks设计机械结构并3D打印组装。
8. 复杂场景处理：可在暗光环境工作，处理特殊情况，激光定位不受相机位置限制。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python、OpenCV库和pySerial库。
2. 准备步进电机、激光模块、摄像头、控制板等硬件设备。
3. 准备3D打印机用于打印机械结构件。

代码配置

1. 下载项目源代码文件。
2. 修改配置文件和模型路径，准备好预训练的YOLO模型权重和配置文件。

硬件搭建

1. 按原理图连接步进电机驱动器、电源等硬件。
2. 用3D打印机打印机械结构件并组装。

程序运行

1. 运行main.py或multi_main.py文件，按需选择脚本。
2. 测试调试程序，确保能正确检测跟踪目标物体，硬件控制功能正常。

注意事项

1. 确保外部硬件（如摄像头、串行端口设备）正常工作。
2. 实时系统可优化代码和模型提升性能。
3. 对程序进行错误处理和异常捕获，保证异常时正确关闭资源和程序。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】