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# 箭头方向检测功能
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本模块提供了从图像中检测绿色箭头指向方向的功能。可以集成到机器人控制系统中，用于根据视觉信息引导机器人运动。
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## 功能特性
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- 从图像中提取绿色箭头
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- 判断箭头指向方向（左或右）
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- 可视化检测过程
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- 与ROS图像订阅集成
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- 可作为独立工具使用
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## 文件结构
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- `utils/decode_arrow.py` - 核心箭头检测算法
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- `task_5/detect_arrow_direction.py` - 与ImageProcessor集成的箭头检测器
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- `test/test_arrow.py` - 命令行测试工具
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- `test/test_arrow_with_image.py` - 带参数的图像测试工具
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## 使用方法
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### 1. 独立测试箭头检测
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```bash
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# 基本用法
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python test/test_arrow.py path/to/image.png
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# 高级用法
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python test/test_arrow_with_image.py path/to/image.png --save result.jpg --show --debug
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```
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### 2. 在机器人任务中使用
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箭头检测功能已集成到`task_5.py`中。机器人会根据检测到的箭头方向（左或右）来调整其移动方向。
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```python
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from task_5.task_5 import run_task_5
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# 机器人控制代码
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run_task_5(ctrl, msg, image_processor) # image_processor可选
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```
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### 3. 作为独立模块使用
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```python
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from utils.decode_arrow import detect_arrow_direction, visualize_arrow_detection
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# 检测箭头方向
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image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
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direction = detect_arrow_direction(image)
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print(f"检测到的箭头方向: {direction}")
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# 可视化检测过程
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visualize_arrow_detection(image, "result.jpg")
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```
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或者使用集成的ArrowDetector类：
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```python
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from task_5.detect_arrow_direction import ArrowDetector
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# 初始化检测器
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detector = ArrowDetector()
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# 获取箭头方向
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direction = detector.get_arrow_direction()
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print(f"检测到的箭头方向: {direction}")
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# 可视化并保存结果
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detector.visualize_current_detection("result.jpg")
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# 清理资源
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detector.destroy()
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```
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## 算法原理
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1. 将图像转换为HSV颜色空间
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2. 使用颜色阈值提取绿色区域
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3. 查找绿色区域的轮廓
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4. 分析轮廓的几何特性，确定箭头方向
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5. 计算轮廓的左右区域像素密度，判断指向方向
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## 参数调整
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如果检测效果不理想，可以调整以下参数：
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1. `utils/decode_arrow.py`中的绿色HSV阈值：
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```python
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lower_green = np.array([40, 50, 50]) # 绿色的HSV下限
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upper_green = np.array([80, 255, 255]) # 绿色的HSV上限
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```
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2. 根据实际情况调整像素密度比较的逻辑。
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## 注意事项
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- 确保图像中的箭头颜色为绿色
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- 图像中应该只有一个明显的箭头
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- 光照条件会影响绿色提取的效果
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- 如果检测结果不准确，可能需要调整HSV阈值 |