该项目为疫情期间，可搭建在小区门口的机器人上的，功能为代替测温检查的小区工作人员，检测待进入人员的体温、身份信息、是否佩戴口罩和健康码颜色。 1. 人脸识别：通过opencv中的CascadeClassifier人脸分类器训练，取摄像头实时视频中的每一帧图像，用face.LBPHFaceRecognizer识别，判断是否为小区居民； 2. 健康码识别：通过pyzbar解析图片，找到二维码区域，对提取二维码信息并进行颜色识别； 3. 口罩识别：使用opencv中的dnn.blobFromImage和tensorflow.keras中函数，找到人脸并用已有模型对其上有无口罩进行预测； 4. 语音：使用科大讯飞tts语音包，可实现“请您佩戴口罩”的语音提醒和简单问答服务； 5. 门：设计有模型门，若待进入人员体温正常、人脸验证为小区居民、佩戴口罩且健康码为绿色，则通过蓝牙控制打开模型门。门默认打开5秒，考虑到老人可能通行速度较慢，门框上设有传感器，若5秒过后检测到有人仍在门框附近，则到没人时再关门。 机器人各模块间通过ros系统通讯。

该项目旨在使基于树莓派的机器人在水下，通过视觉识别红色按钮位置，使机器人在前进途中对准按钮，并用机械臂推动它。 程序可调取摄像头，以一定帧率逐张图片分析（滤波去噪、腐蚀膨胀、掩膜二值化、轮廓提取），找出每张图片中按钮中心点（取最小外接圆圆心）的位置，在与屏幕像素中心点对比，向串口传输机器人应该向上/下/左/右哪边移动的信号。 项目难点：按钮中心点的确定。由于难以识别按钮正圆形的侧面倾斜角度，采用简单颜色识别的方式，取整个红色区域的最小外接圆圆心。即使机器人位置尚未移动到与按钮平行，但随着机器人向与按钮平行的方向移动，最小外接圆圆心会不断接近正圆形按钮的圆心。（如图中：识别的圆心在圆柱形侧面，但由于机器人头部不会上下倾斜，若机器人位于按钮上方，一定如图所示按钮在屏幕像素中心点偏下位置，机器人会收到信号向下移动。机器人向下移动，则正圆形侧面在摄像头画面中红色区域的占比越大，红色区域最小外接圆圆心越接近正圆形按钮圆心） （图为单张场景图片效果）

该项目旨在计算图片中绿色格子个数并准确输出。 使用图像处理基本操作：灰度转化、腐蚀膨胀、二值化等。 难点：由于拍摄图片的随机的，可能有蓝色背景和白色底板边缘。起初考虑计算绿色面积，再提取一个绿色格子大小相除，但由于通过像素点计算单个绿色格子面积和绿色总面积都不精确，稍有出入则会造成个数计算误差。后来采用从左上角第一个格子的中心开始，以一个格子的长为横步长，一个格子的宽为纵步长，逐一格子枚举，判断处于该格中心的九个像素点颜色的方法解决该问题。