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4.3 KiB
Python
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Python
import os, time
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import numpy as np
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import cv2 as cv
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# cam_bille-test.py :
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# @title: Détection de la couleur rouge (bille peinte en rouge) par vision (caméra + OpenCV)
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# @project: Blender-EduTech - Tutoriel : Tutoriel 6 : Labyrinthe à bille - Développement de jumeau numérique
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# @lang: fr
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# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
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# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
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# @license: GNU GPL
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# Installation :
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# - pip3 install opencv-python
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# Paramètres de reconnaissance de la bille
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# Rayon pour une bille de 9 mm
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rayon_min, rayon_max = 8, 10
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# Couleur à détecter
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rouge = [0, 0, 255] # rouge dans l'espace BGR
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# Cadre carré du labyrinthe avec une bordure de 10 px et un image de 640x480 px
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cadre_cote = 460
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cadre_x0= round((480/2)-(cadre_cote/2))
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cadre_x1= round((480/2)+(cadre_cote/2))
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cadre_y0 = round((640/2)-(cadre_cote/2))
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cadre_y1 = round((640/2)+(cadre_cote/2))
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# get_limits
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def get_color_limits(color):
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c = np.uint8([[color]]) # BGR values
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hsvC = cv.cvtColor(c, cv.COLOR_BGR2HSV)
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hue = hsvC[0][0][0] # Get the hue value
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# Handle red hue wrap-around
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if hue >= 165: # Upper limit for divided red hue
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lowerLimit = np.array([hue - 10, 100, 100], dtype=np.uint8)
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upperLimit = np.array([180, 255, 255], dtype=np.uint8)
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elif hue <= 15: # Lower limit for divided red hue
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lowerLimit = np.array([0, 100, 100], dtype=np.uint8)
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upperLimit = np.array([hue + 10, 255, 255], dtype=np.uint8)
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else:
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lowerLimit = np.array([hue - 10, 100, 100], dtype=np.uint8)
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upperLimit = np.array([hue + 10, 255, 255], dtype=np.uint8)
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return lowerLimit, upperLimit
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# Initialisation
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# Init de la caméra
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cam_id = 0 # 0 pour la 1ere camera, 1 pour la seconde ...
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cam = cv.VideoCapture(cam_id) # 0 pour la 1ere camera, 1 pour la
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assert cam.isOpened(), "Erreur lors de l'ouverture de la camera !"
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# Création de la fenêtre d'affichage
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# cv.namedWindow("Caméra")
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# Affichage
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# Capture vidéo
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echap=''
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lower_limit, upper_limit = get_color_limits(color=rouge)
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while cam.isOpened():
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cam_actif, cam_img_orig = cam.read()
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cam_img = cv.rotate(cam_img_orig, cv.ROTATE_90_CLOCKWISE)
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cam_hsv = cv.cvtColor(cam_img, cv.COLOR_BGR2HSV)
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cam_mask=cv.inRange(cam_hsv, lower_limit, upper_limit)
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elements=cv.findContours(cam_mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
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if len(elements) > 0:
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c=max(elements, key=cv.contourArea)
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((cx, cy), r)=cv.minEnclosingCircle(c)
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cx=int(cx)
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cy=int(cy)
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r=int(r)
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if r>= rayon_min and r<= rayon_max:
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if cx > cadre_x0 and cx< cadre_x1 and cy > cadre_y0 and cy< cadre_y1: # Supression en dehors de la zone de détection
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cv.circle(cam_img, (cx, cy), 1, (255, 0, 255), 2) # Point des centres
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cv.circle(cam_mask, (cx, cy), 1, (255, 0, 255), 2) # Point des centres
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print ("Rayon :", r, "- Centre :", cx, cy)
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cv.circle(cam_img, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
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cv.circle(cam_mask, (cx, cy), r, (255, 0, 255), 2) # Contour des cercles
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cv.imshow("Detection de la couleur rouge", cam_img) # "Détection" -> bug !
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# Sortir
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echap = cv.waitKey(1) # Saisie clavier avec un timeout de 1 ms
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if echap & 0xFF == ord('q') or echap == 27 :
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break
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# Quitter
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cam.release()
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cv.destroyAllWindows()
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