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Détection de la bille

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Philippe Roy 2023-10-15 01:56:53 +02:00
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labyrinthe/6-jumeaux/test/cam_bille-test.py
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@ -17,6 +17,20 @@ import cv2 as cv
# - 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((640/2)-(cadre_cote/2))
cadre_x1= round((640/2)+(cadre_cote/2))
cadre_y0 = round((480/2)-(cadre_cote/2))
cadre_y1 = round((480/2)+(cadre_cote/2))
###############################################################################
# Initialisation
###############################################################################
@ -38,25 +52,43 @@ echap=''
while cam.isOpened():
cam_actif, cam_img = cam.read()
cam_gray = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cam_gray = cv.medianBlur(cam_gray, 5)
# (thresh, cam_bw) = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
# 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
rows = cam_gray.shape[0]
cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, rows / 8, param1=100, param2=30, minRadius=2, maxRadius=10)
# Version initiale
# cercles = cv.HoughCircles(cam_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, rows / 8, param1=100, param2=30, 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
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, :]:
centre = (i[0], i[1])
cv.circle(cam_img, centre, 1, (0, 100, 100), 3) # Point des centres
rayon = i[2]
print ("Rayon :", rayon, "- Centre :", centre)
cv.circle(cam_img, centre, rayon, (255, 0, 255), 3) # Contour des cercles
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