Python — Обратная связь Drone: обнаружение объекта / обнаружение цвета? Есть ли способ просто изолировать обнаружение на конкретном объекте

Я работал над кодом, в котором A.R Drone 2.0 будет определять цвет и помещать красную точку в середину изображения. Я использую потоковую передачу для беспилотника. Цель состоит в том, чтобы дрон обнаружил белый желоб и пролетел над ним из одной точки в другую. По сути следуя линии. Я заметил, что когда я изменил BGR на 0, 0, 255, я различаю весь желоб, но он также обнаруживает белые пятна. Есть ли, чтобы изолировать мое обнаружение только для того, чтобы увидеть желоб. Может быть, используя формы, как только обнаружен желоб, поместите ограничивающий прямоугольник. И, наконец, мой вопрос: как мне сказать, чтобы мой дрон следовал красной точке или, возможно, рисовал линию? я смотрел на python-AR библиотеки дронов, но я не знаю, как их применять. Это мой код.

import numpy as np
import cv2# open the camera
cap = cv2.VideoCapture('tcp://192.168.1.1:5555')def nothing(x):
pass

cv2.namedWindow('result')# Starting with 100's to prevent error while masking
h,s,v = 100,100,100
# Creating track bar
cv2.createTrackbar('h', 'result',0,179,nothing)
cv2.createTrackbar('s', 'result',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('v', 'result',0,255,nothing)

while True:
#read the image from the camera
ret, frame = cap.read()
#You will need this later
frame = cv2.cvtColor(frame, 35)

#converting to HSV

hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
# get info from track bar and appy to result
h = cv2.getTrackbarPos('h','result')
s = cv2.getTrackbarPos('s','result')
v = cv2.getTrackbarPos('v','result')

# Normal masking algorithm
lower_blue = np.array([h,s,v])
upper_blue = np.array([180,255,255])

mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue, upper_blue)
result = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask)
cv2.imshow('result',result)
#find center
cnts=cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
center=None

if len(cnts)>0:
c=max(cnts, key=cv2.contourArea)
((x,y),radius)=cv2.minEnclosingCircle(c)
M=cv2.moments(c)
center=(int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))
if radius>10:
#cv2.circle(frame, (int(x),int(y)), int(radius), 2)
cv2.circle(frame, center,5,(0,0,255),-1)

# color detection limits
lB = 5
lG = 50
lR = 50
hB = 15
hG = 255
hR = 255
lowerLimits = np.array([lB, lG, lR])
upperLimits = np.array([hB, hG, hR])
# Our operations on the frame come here
thresholded = cv2.inRange(frame, lowerLimits, upperLimits)
outimage = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = thresholded)
cv2.imshow('original', frame)
# Display the resulting frame
cv2.imshow('processed',outimage)# Quit the program when Q is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# When everything done, release the capture
print 'closing program'
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()