Mise à jour de la table d'équilibre

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

@@ -1,105 +0,0 @@
-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

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

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

@@ -21,8 +21,8 @@ import cv2 as cv
 # Paramètres de reconnaissance de la bille
 ###############################################################################
 
-# Rayon pour une bille de 9 mm
-rayon_min, rayon_max = 8, 10
+# Rayon pour une bille de 8 mm
+rayon_min, rayon_max = 6, 8
 
 # Cadre carré du labyrinthe avec une bordure de 10 px et un image de 640x480 px
 cadre_cote = 460
@@ -71,7 +71,6 @@ while cam.isOpened():
     # 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

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

@@ -21,8 +21,8 @@ import cv2 as cv
 # Paramètres de reconnaissance de la bille
 ###############################################################################
 
-# Rayon pour une bille de 9 mm
-rayon_min, rayon_max = 8, 10
+# Rayon pour une bille de 8 mm
+rayon_min, rayon_max = 6, 8
 
 # Couleur à détecter
 rouge = [0, 0, 255]  # rouge dans l'espace BGR
@@ -84,6 +84,10 @@ while cam.isOpened():
     cam_hsv = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2HSV)
     cam_mask=cv.inRange(cam_hsv, lower_limit, upper_limit)
 
+    # 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
+
+    # Détection de la bille rouge
     elements=cv.findContours(cam_mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
     if len(elements) > 0:
         c=max(elements, key=cv.contourArea)
@@ -99,7 +103,8 @@ while cam.isOpened():
                 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 !
+    # cv.imshow("Detection de la couleur rouge", cam_img) # "Détection" -> bug !
+    cv.imshow("Detection de la couleur rouge", cam_mask) # "Détection" -> bug !
 
     # Sortir
     echap = cv.waitKey(1) # Saisie clavier avec un timeout de 1 ms