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如果你想快速创建一个步行机器人，你可以使用Lego Boost（机器人编程入门神器）。在这篇文章中，小编将分享如何使用Webcam（网络摄像头），Lego Boost和Dynamsoft Barcode Reader SDK来制作用于扫描条形码的机器人。本文中使用的编程语言是Python。

如何用Lego Boost构建机器人

要构建机器人，请安装Boost app并按照相关教程进行操作。

Python编程要求

• 下载Dynamsoft Barcode Reader for Linux。解压缩包后，将libDynamsoftBarcodeReader.so 复制  到  / usr / lib。

• 获取Dynamsoft Barcode SDK的30天免费试用许可证。

• 获取 Dynamsoft Python条形码模块的，并按照步骤进行构建和安装。

• 安装一个蓝牙后端：

  pip install pygatt
  pip install gatt
  pip install gattlib
  pip install bluepy

• 安装pylgbst与Lego Boost Move Hub进行交互：

  pip install //github.com/undera/pylgbst/archive/1.0.tar.gz

• 安装OpenCV Python：

  pip install opencv-python
  # or
  pip3 install opencv-python

  
  

如何控制Lego Boost机器人扫描条形码

使用OpenCV创建摄像机视图窗口：

vc = cv2.VideoCapture(0)
vc.set(3, 640) #set width
vc.set(4, 480) #set height
 
if vc.isOpened():  # try to get the first frame
    rval, frame = vc.read()
else:
    return
 
windowName = "Robot View"
 
try:
    while True:
        rval, frame = vc.read()
        cv2.imshow(windowName, frame)

由于GIL（Python Global Interpreter Lock）全局锁，我们需要在另一个进程而不是线程中运行蓝牙连接代码和条形码解码算法。所有数据（包括关键事件，网络摄像头帧和条形码结果）都通过队列传输：

num = Value('i', 1)
result_queue = Queue(1)
key_queue = Queue(1)
frame_queue = Queue(1)
cond = Condition()
dbr_proc = Process(target=dbr_run, args=(
    frame_queue, key_queue, cond, num, result_queue))
dbr_proc.start()

以下是关键定义：

• a：左
• d：右
• w：上
• s：下
• q：终止app
• c：捕获图像和扫描条形码

控制乐高升力机器人的代码非常简单。小编用Gatt Backend：

conn GattConnection()  
try:
    conn.connect()
    hub = MoveHub(conn)
    print('Robot connected')
    speed = 0.5
                 
    if key == ord('a'):
        # left
        hub.motor_AB.angled(90, speed * -1, speed)
    elif key == ord('d'):
        # right
        hub.motor_AB.angled(90, speed, speed * -1)
    elif key == ord('w'):
        # up                    
        hub.motor_AB.start_speed(speed)
    elif key == ord('s'):
        # down
        hub.motor_AB.start_speed(speed * -1)
    elif key == ord('p'):
        hub.motor_AB.stop()
finally:
    conn.disconnect()

阅读QR码并将结果放入队列：

conn GattConnection()  
dbr.initLicense('LICENSE-KEY')
 
if key == ord('c'):
    inputframe = frame_queue.get()
    results = dbr.decodeBuffer(inputframe, 0x4000000)
    if (len(results) > 0):
        for result in results:
            print("Type: " + result[0])
            print("Value: " + result[1] + "\n")
 
    result_queue.put(Result(inputframe, results))

使用OpenCV绘制条形码位置和解码文本结果：

ret = result_queue.get_nowait()
results = ret.results
image = ret.image
 
thickness = 2
color = (0,255,0)
for result in results:
    print("barcode format: " + result[0])
    print("barcode value: " + result[1])
    x1 = result[2]
    y1 = result[3]
    x2 = result[4]
    y2 = result[5]
    x3 = result[6]
    y3 = result[7]
    x4 = result[8]
    y4 = result[9]
 
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)
    cv2.line(image, (x2, y2), (x3, y3), color, thickness)
    cv2.line(image, (x3, y3), (x4, y4), color, thickness)
    cv2.line(image, (x4, y4), (x1, y1), color, thickness)
 
    cv2.putText(image, result[1], (min([x1, x2, x3, x4]), min([y1, y2, y3, y4])), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), thickness)
 
cv2.imshow("Localization", image)

运行app

python3 app.py

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