注意：myCobot 280系列仅支持树莓派版本，暂不支持M5版本。

识别颜色物块

本案例使用eye-to-hand的模式，使用摄像头，Python+OpenCV+ROS相结合，通过OpenCV进行颜色定位，并将符合情况的颜色物块框出，通过相关点位计算出物块相对于机械臂的空间坐标位置。为机械臂设置一套相关动作，根据识别的物块颜色不同放置不同的区域中。

1 程序编译

点击桌面上的ROS1 Shell图标或者桌面下方栏的对应图标，打开ROS1环境终端：

然后输入以下指令：

cd ~/catkin_ws  # 进入工作区的src文件夹中
catkin_make # 构建工作区中的代码
source devel/setup.bash # 添加环境变量

2 摄像头调整

首先，需要使用python运行mycobot_ai包下的OpenVideo.py。若开启的摄像头为电脑摄像头则需要修改cap_num，具体可参考：注意事项。确保摄像头完全包含整个识别区域，且识别区域在视频中是正正方方的，如下图所示。若识别区域在视频中不符合要求，则需要调整摄像头的位置。

• 点击桌面上的ROS1 Shell图标或者桌面下方栏的对应图标，打开ROS1环境终端，输入以下命令进入目标文件夹：

  

cd ~/catkin_ws/src/mycobot_ros/mycobot_ai/aikit_280_pi/

• 输入以下命令，打开摄像头进行调整

python scripts/OpenVideo.py

3 案例重现

树莓派版本：

• 点击桌面上的ROS1 Shell图标或者桌面下方栏的对应图标，打开ROS1环境终端，输入以下命令启动launch文件：

  

roslaunch aikit_280_pi vision_pi.launch

• 打开另一个ROS1环境终端（打开方式同上），输入以下命令进入目标文件夹:

cd ~/catkin_ws/src/mycobot_ros/mycobot_ai/aikit_280_pi/

• 再输入以下命令启动颜色识别程序:

python scripts/aikit_color.py

• 当命令终端出现ok并且摄像头窗口能正常开启时，说明程序运行成功，此时可将可识别的物体放置识别区域进行识别抓取。

注意事项

1. 当摄像头没有正确自动框出识别区域，需要关闭程序，调整摄像头的位置，可将摄像头向左向右移动等操作。
2. 若命令终端没有出现ok，且无法识别颜色时，需要将摄像头稍微向后或向前移动一下，当命令终端出现ok时程序即可正常运行。
3. OpenCV图像识别会受环境的影响，若处在较为昏暗的环境下识别效果将大大降低。