Evitar obstáculos por la noche
En este blog, demostramos cómo ejecutar nuestro algoritmo de detección de obstáculos utilizando raspberry pi y un rover Sphero RVR. La detección de obstáculos implica clasificar píxeles significativos como obstáculos e identificar caminos transitables. Las imágenes de muestra se obtuvieron de la cámara Raspberry Pi. La configuración se muestra a continuación.
Muestremos un código python para obtener el resultado, el código fuente de la API se puede encontrar a continuación.
Código fuente de la API de GitHubNecesitará tener una clave de suscripción para usar esto, puede consultar el blog de introducción sobre cómo obtener su clave de suscripción gratuita.
Ingresamos la imagen de muestra como una imagen base64. La salida devolverá una imagen de mapa de obstáculos base64 si el procesamiento se realiza correctamente. A continuación se muestra una imagen de entrada de muestra y la respuesta.
La salida muestra los obstáculos conectados, la región negra es donde no se detectaron obstáculos y los píxeles con color representan obstáculos. Los colores representan los obstáculos conectados. Un solo obstáculo se puede representar con múltiples colores. En nuestro próximo blog, mostramos cómo usar el mapa de obstáculos anterior para moverse mientras se evitan los obstáculos.