Test de la détection de couleur

labyrinthe/6-jumeaux/test/cam_bille-test.py

@@ -26,10 +26,10 @@ rayon_min, rayon_max = 8, 10
 
 # Cadre carré du labyrinthe avec une bordure de 10 px et un image de 640x480 px
 cadre_cote = 460
-cadre_x0= round((640/2)-(cadre_cote/2))
+cadre_x0= round((480/2)-(cadre_cote/2))
-cadre_x1= round((640/2)+(cadre_cote/2))
+cadre_x1= round((480/2)+(cadre_cote/2))
-cadre_y0 = round((480/2)-(cadre_cote/2))
+cadre_y0 = round((640/2)-(cadre_cote/2))
-cadre_y1 = round((480/2)+(cadre_cote/2))
+cadre_y1 = round((640/2)+(cadre_cote/2))
 
 ###############################################################################
 # Initialisation
@@ -50,7 +50,8 @@ assert cam.isOpened(), "Erreur lors de l'ouverture de la camera !"
 # Capture vidéo
 echap=''
 while cam.isOpened():
-    cam_actif, cam_img = cam.read()
+    cam_actif, cam_img_orig = cam.read()
+    cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
     cam_gray = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
     # cam_gray = cv.medianBlur(cam_gray, 5) # Réductoin de la netteté 
     # (thresh, cam_bw) = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # Noir et blanc

labyrinthe/6-jumeaux/test/cam_couleur-test.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+import os, time
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+###############################################################################
+# cam_bille-test.py :
+# @title: Détection de la couleur rouge (bille peinte en rouge) par vision (caméra + OpenCV)
+# @project: Blender-EduTech - Tutoriel : Tutoriel 6 : Labyrinthe à bille - Développement de jumeau numérique
+# @lang: fr
+# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
+# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
+# @license: GNU GPL
+###############################################################################
+
+###
+# Installation : 
+# - pip3 install opencv-python
+###
+
+###############################################################################
+# Paramètres de reconnaissance de la bille
+###############################################################################
+
+# Rayon pour une bille de 9 mm
+rayon_min, rayon_max = 8, 10
+
+# Couleur à détecter
+rouge = [0, 0, 255]  # rouge dans l'espace BGR
+
+# Cadre carré du labyrinthe avec une bordure de 10 px et un image de 640x480 px
+cadre_cote = 460
+cadre_x0= round((480/2)-(cadre_cote/2))
+cadre_x1= round((480/2)+(cadre_cote/2))
+cadre_y0 = round((640/2)-(cadre_cote/2))
+cadre_y1 = round((640/2)+(cadre_cote/2))
+
+###############################################################################
+# get_limits
+###############################################################################
+
+def get_color_limits(color):
+    c = np.uint8([[color]])  # BGR values
+    hsvC = cv.cvtColor(c, cv.COLOR_BGR2HSV)
+
+    hue = hsvC[0][0][0]  # Get the hue value
+
+    # Handle red hue wrap-around
+    if hue >= 165:  # Upper limit for divided red hue
+        lowerLimit = np.array([hue - 10, 100, 100], dtype=np.uint8)
+        upperLimit = np.array([180, 255, 255], dtype=np.uint8)
+    elif hue <= 15:  # Lower limit for divided red hue
+        lowerLimit = np.array([0, 100, 100], dtype=np.uint8)
+        upperLimit = np.array([hue + 10, 255, 255], dtype=np.uint8)
+    else:
+        lowerLimit = np.array([hue - 10, 100, 100], dtype=np.uint8)
+        upperLimit = np.array([hue + 10, 255, 255], dtype=np.uint8)
+
+    return lowerLimit, upperLimit
+
+###############################################################################
+# Initialisation
+###############################################################################
+
+# Init de la caméra
+cam_id = 0 # 0 pour la 1ere camera, 1 pour la seconde ...
+cam = cv.VideoCapture(cam_id) # 0 pour la 1ere camera, 1 pour la
+assert cam.isOpened(), "Erreur lors de l'ouverture de la camera !"
+
+# Création de la fenêtre d'affichage
+# cv.namedWindow("Caméra")
+
+###############################################################################
+# Affichage
+###############################################################################
+
+# Capture vidéo
+echap=''
+
+lower_limit, upper_limit = get_color_limits(color=rouge)
+
+while cam.isOpened():
+    cam_actif, cam_img_orig = cam.read()
+    cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
+    cam_hsv = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2HSV)
+    cam_mask=cv.inRange(cam_hsv, lower_limit, upper_limit)
+
+    elements=cv.findContours(cam_mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
+    if len(elements) > 0:
+        c=max(elements, key=cv.contourArea)
+        ((cx, cy), r)=cv.minEnclosingCircle(c)
+        cx=int(cx)
+        cy=int(cy)
+        r=int(r)
+        if r>= rayon_min and r<= rayon_max:
+            if cx > cadre_x0 and cx< cadre_x1 and cy > cadre_y0 and cy< cadre_y1: # Supression en dehors de la zone de détection
+                cv.circle(cam_img, (cx, cy), 1, (255, 0, 255), 2) # Point des centres
+                cv.circle(cam_mask, (cx, cy), 1, (255, 0, 255), 2) # Point des centres
+                print ("Rayon :", r, "- Centre :", cx, cy)
+                cv.circle(cam_img, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
+                cv.circle(cam_mask, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
+
+    cv.imshow("Detection de la couleur rouge", cam_img) # "Détection" -> bug !
+
+    # Sortir
+    echap = cv.waitKey(1) # Saisie clavier avec un timeout de 1 ms
+    if echap & 0xFF == ord('q') or echap == 27 :
+        break
+
+###############################################################################
+# Quitter
+###############################################################################
+
+cam.release()
+cv.destroyAllWindows()