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5. Visione Artificiale

In questo progetto, entreremo ufficialmente nel campo della visione artificiale!

Esegui il Codice

cd ~/picrawler/examples
sudo python3 5_display.py

Visualizza l’Immagine

Dopo aver eseguito il codice, il terminale mostrerà il seguente messaggio:

No desktop !
* Serving Flask app "vilib.vilib" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: Do not use the development server in a production environment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://0.0.0.0:9000/ (Press CTRL+C to quit)

Puoi quindi inserire http://<il tuo IP>:9000/mjpg nel browser per visualizzare il feed video, ad esempio: http://192.168.18.113:9000/mjpg

Dopo l’avvio del programma, vedrai le seguenti informazioni:

Inserisci un tasto per attivare la funzione!
q: Scatta una foto
1: Rileva colore: rosso
2: Rileva colore: arancione
3: Rileva colore: giallo
4: Rileva colore: verde
5: Rileva colore: blu
6: Rileva colore: viola
0: Disattiva rilevamento colori
r: Scansiona il codice QR
f: Attiva/Disattiva rilevamento volti
s: Mostra informazioni sugli oggetti rilevati

Segui i suggerimenti per attivare le funzioni corrispondenti.

Scatta Foto

Digita q nel terminale. L’immagine attualmente visibile dalla fotocamera sarà salvata (se il rilevamento del colore è attivato, la casella di marcatura apparirà anche nella foto salvata). Puoi trovare queste foto nella directory ~/Pictures/PiCrawler/ del Raspberry Pi. Puoi usare strumenti come Software FileZilla per trasferire le foto sul tuo PC.

Rileva Colore

Inserendo un numero tra 1~6 rileverai uno dei colori «rosso, arancione, giallo, verde, blu, viola». Inserisci 0 per disattivare il rilevamento del colore.

Nota

Puoi scaricare e stampare le Carte dei Colori PDF per il rilevamento dei colori.

Rileva Volto

Digita f per attivare il rilevamento del volto.

Rileva Codice QR

Inserisci r per avviare il riconoscimento del codice QR. Nessuna altra operazione può essere eseguita finché il codice QR non è stato riconosciuto. Le informazioni decodificate del codice QR saranno stampate nel terminale.

Mostra Informazioni

Inserendo s verranno stampate nel terminale le informazioni sul volto rilevato (e sull’oggetto rilevato). Incluse le coordinate centrali (X, Y) e la dimensione (Larghezza, Altezza) dell’oggetto misurato.

Codice

from vilib import Vilib
from time import sleep, time, strftime, localtime
import threading
import readchar
from os import getlogin

USERNAME = getlogin()
PICTURE_PATH = f"/home/{USERNAME}/Pictures/"

flag_face = False
flag_color = False
qr_code_flag = False

MANUAL = '''
Press a key to call the function:
    q: Take photo
    1: Color detect : red
    2: Color detect : orange
    3: Color detect : yellow
    4: Color detect : green
    5: Color detect : blue
    6: Color detect : purple
    0: Switch off Color detect
    r: Scan the QR code (toggle)
    f: Switch ON/OFF face detect
    s: Display detected object information
    Ctrl+C: Quit
'''

color_list = ['close', 'red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple']

def face_detect(flag):
    print("Face Detect:", flag)
    Vilib.face_detect_switch(flag)

def qrcode_detect():
    global qr_code_flag
    Vilib.qrcode_detect_switch(True)
    print("Waiting for QR code...")

    text = None
    while qr_code_flag:
        temp = Vilib.detect_obj_parameter.get('qr_data', "None")
        if temp != "None" and temp != text:
            text = temp
            print("QR code:", text)
        sleep(0.2)

    Vilib.qrcode_detect_switch(False)

def take_photo():
    _time = strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', localtime(time()))
    name = f'photo_{_time}'
    Vilib.take_photo(name, PICTURE_PATH)
    print(f'Photo saved as {PICTURE_PATH}{name}.jpg')

def object_show():
    global flag_color, flag_face

    if flag_color:
        if Vilib.detect_obj_parameter.get('color_n', 0) == 0:
            print('Color Detect: None')
        else:
            x = Vilib.detect_obj_parameter.get('color_x')
            y = Vilib.detect_obj_parameter.get('color_y')
            w = Vilib.detect_obj_parameter.get('color_w')
            h = Vilib.detect_obj_parameter.get('color_h')
            print("[Color Detect] Coordinate:", (x, y), "Size:", (w, h))

    if flag_face:
        if Vilib.detect_obj_parameter.get('human_n', 0) == 0:
            print('Face Detect: None')
        else:
            x = Vilib.detect_obj_parameter.get('human_x')
            y = Vilib.detect_obj_parameter.get('human_y')
            w = Vilib.detect_obj_parameter.get('human_w')
            h = Vilib.detect_obj_parameter.get('human_h')
            print("[Face Detect] Coordinate:", (x, y), "Size:", (w, h))

def main():
    global flag_face, flag_color, qr_code_flag
    qrcode_thread = None

    Vilib.camera_start(vflip=False, hflip=False)
    Vilib.display(local=True, web=True)
    print(MANUAL)

    try:
        while True:
            key = readchar.readkey().lower()

            if key == 'q':
                take_photo()

            elif key in '0123456':
                index = int(key)
                if index == 0:
                    flag_color = False
                    Vilib.color_detect('close')
                else:
                    flag_color = True
                    Vilib.color_detect(color_list[index])
                print('Color detect:', color_list[index])

            elif key == 'f':
                flag_face = not flag_face
                face_detect(flag_face)

            elif key == 'r':
                qr_code_flag = not qr_code_flag
                if qr_code_flag:
                    if qrcode_thread is None or not qrcode_thread.is_alive():
                        qrcode_thread = threading.Thread(target=qrcode_detect, daemon=True)
                        qrcode_thread.start()
                else:
                    print('QRcode Detect: close')

            elif key == 's':
                object_show()

            sleep(0.05)

    except KeyboardInterrupt:
        print("\nQuit.")

    finally:
        # Stop QR thread and switches
        qr_code_flag = False
        try:
            Vilib.qrcode_detect_switch(False)
        except Exception:
            pass

        try:
            Vilib.color_detect('close')
        except Exception:
            pass

        try:
            Vilib.face_detect_switch(False)
        except Exception:
            pass

        # Close camera
        try:
            Vilib.camera_close()
        except Exception:
            pass

if __name__ == "__main__":
    main()

Come Funziona?

La parte fondamentale è l’avvio della fotocamera e il display:

Vilib.camera_start()
Vilib.display()

Funzioni correlate alla «rilevazione degli oggetti»:

Vilib.face_detect_switch(True) : Attiva/Disattiva il rilevamento volti
Vilib.color_detect(color) : Rileva un colore, specifica tra "rosso", "arancione", "giallo", "verde", "blu", "viola"
Vilib.color_detect_switch(False) : Disattiva rilevamento colori
Vilib.qrcode_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva il rilevamento QR code
Vilib.gesture_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva rilevamento gesti
Vilib.traffic_sign_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva rilevamento segnali stradali

Informazioni rilevate archiviate nel dizionario detect_obj_parameter = Manager().dict().

Esempio d’uso:

Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Chiavi del dizionario e loro utilizzo:

color_x: il valore x della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~320
color_y: il valore y della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~240
color_w: la larghezza del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~320
color_h: l’altezza del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~240
color_n: il numero di blocchi di colore rilevati
human_x: il valore x della coordinata centrale del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~320
human_y: il valore y della coordinata centrale del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~240
human_w: la larghezza del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~320
human_h: l’altezza del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~240
human_n: il numero di volti rilevati
traffic_sign_x: il valore x della coordinata centrale del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~320
traffic_sign_y: il valore y della coordinata centrale del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~240
traffic_sign_w: la larghezza del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~320
traffic_sign_h: l’altezza del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~240
traffic_sign_t: il contenuto del segnale stradale rilevato; l’elenco dei valori è [“stop”,”right”,”left”,”forward”]
gesture_x: il valore x della coordinata centrale del gesto rilevato, con un intervallo di 0~320
gesture_y: il valore y della coordinata centrale del gesto rilevato, con un intervallo di 0~240
gesture_w: la larghezza del gesto rilevato, con un intervallo di 0~320
gesture_h: l’altezza del gesto rilevato, con un intervallo di 0~240
gesture_t: il contenuto del gesto rilevato; l’elenco dei valori è [«paper»,»scissor»,»rock»]
qr_date: il contenuto del codice QR rilevato
qr_x: il valore x della coordinata centrale del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320
qr_y: il valore y della coordinata centrale del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~240
qr_w: la larghezza del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320
qr_h: l’altezza del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320