Retournement de la caméra

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

@@ -0,0 +1,105 @@
+import os, time
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+###############################################################################
+# cam_bille-test.py :
+# @title: Détection de la bille 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
+
+# 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))
+
+###############################################################################
+# 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=''
+while cam.isOpened():
+    cam_actif, cam_img_orig = cam.read()
+    cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
+    cam_gray = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+    # cam_gray = cv.medianBlur(cam_gray, 5) # Réduction de la netteté 
+    # (thresh, cam_bw) = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # Noir et blanc
+    rows = cam_gray.shape[0]
+
+    # Version initiale
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
+
+    # Un lent mais fiable
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max) # un peu lent
+
+    # Rapide mais avec beaucoup de faux positif -> contrôle cinématique
+    cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
+
+    # Archives ...
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=30, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=5, maxRadius=10)
+
+    # Dessin de la zone de détection
+    cv.rectangle(cam_img, (cadre_x0, cadre_y0), (cadre_x1, cadre_y1), (0, 0, 255), 2) # Contour du cadre de détection
+    cv.rectangle(cam_gray, (cadre_x0, cadre_y0), (cadre_x1, cadre_y1), (0, 0, 255), 2) # Contour du cadre de détection
+
+    # Détection de la bille
+    if cercles is not None:
+        cercles = np.uint16(np.around(cercles))
+        for i in cercles[0, :]:
+            cx, cy, r = i[0], i[1], i[2]
+            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_gray, (cx, cy), 1, (255, 0, 255), 2) # Point des centres
+                r = i[2]
+                print ("Rayon :", r, "- Centre :", cx, cy)
+                cv.circle(cam_img, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
+                cv.circle(cam_gray, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
+  
+    cv.imshow("Detection de cercles", cam_img) # "Détection" -> bug !
+    # cv.imshow("Detection de cercles", cam_gray) # "Détection" -> bug !
+    # cv.imwrite("camera.png", cam_img) # Enregister l'image
+
+    # 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()

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

@@ -0,0 +1 @@
+phroy@debian.94838:1699716570

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

@@ -51,25 +51,26 @@ assert cam.isOpened(), "Erreur lors de l'ouverture de la camera !"
 echap=''
 while cam.isOpened():
     cam_actif, cam_img_orig = cam.read()
-    cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
+    cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
     cam_gray = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
-    # cam_gray = cv.medianBlur(cam_gray, 5) # Réductoin de la netteté 
+    # cam_gray = cv.medianBlur(cam_gray, 5) # Réduction de la netteté 
     # (thresh, cam_bw) = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # Noir et blanc
     rows = cam_gray.shape[0]
 
     # Version initiale
     # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
 
+    # Un lent mais fiable
+    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max) # un peu lent
+
+    # Rapide mais avec beaucoup de faux positif -> contrôle cinématique
+    cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
+
     # Archives ...
     # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=30, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
     # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
     # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=5, maxRadius=10)
 
-    # Un peu lent, fiable -> bien pour la bille de 9 mm
-    cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max) # un peu lent
-
-    # Rapide mais avec beaucoup de faux positif -> bien pour la bille de 4 mm avec le contrôle cinématique
-    # cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows/10, param1=100, param2=15, minRadius=rayon_min, maxRadius=rayon_max)
 
     # Dessin de la zone de détection
     cv.rectangle(cam_img, (cadre_x0, cadre_y0), (cadre_x1, cadre_y1), (0, 0, 255), 2) # Contour du cadre de détection

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

@@ -80,7 +80,7 @@ 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_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
     cam_hsv = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2HSV)
     cam_mask=cv.inRange(cam_hsv, lower_limit, upper_limit)