.. note:: こんにちは！SunFounder Raspberry Pi & Arduino & ESP32 Enthusiasts Communityへようこそ！Raspberry Pi、Arduino、ESP32について、他の愛好者と一緒にさらに深く学びましょう。 **参加する理由** - **専門家のサポート**: 購入後の問題や技術的な課題を、コミュニティやチームのサポートで解決できます。 - **学びと共有**: ヒントやチュートリアルを交換して、スキルを向上させましょう。 - **特別なプレビュー**: 新製品の発表や先行公開に早期アクセスできます。 - **特別割引**: 新製品に対して限定割引を楽しめます。 - **祝祭プロモーションとプレゼント**: プレゼントや祝祭プロモーションに参加できます。 👉 私たちと一緒に探求し、創造する準備はできましたか？[|link_sf_facebook|]をクリックして、今すぐ参加しましょう！ .. _py_vision: 5. コンピュータビジョン ======================= このプロジェクトでは、コンピュータビジョンの分野に正式に進出します！ **コードを実行する** .. raw:: html .. code-block:: cd ~/picrawler/examples sudo python3 5_display.py **画像の表示** コードが実行されると、ターミナルに以下のプロンプトが表示されます： .. code-block:: 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) その後、ブラウザで ``http://:9000/mjpg`` を入力して、ビデオ画面を表示できます。例えば、 ``http://192.168.18.113:9000/mjpg`` です。 .. image:: img/display.png プログラムが実行された後、最終的に以下の情報が表示されます： * 関数を呼び出すためにキーを入力してください！ * ``q``: 写真を撮る * ``1``: 色検出：赤 * ``2``: 色検出：オレンジ * ``3``: 色検出：黄色 * ``4``: 色検出：緑 * ``5``: 色検出：青 * ``6``: 色検出：紫 * ``0``: 色検出をオフにする * ``r``: QRコードをスキャンする * ``f``: 顔検出をON/OFFする * ``s``: 検出したオブジェクトの情報を表示する プロンプトに従って、対応する機能を有効にしてください。 * **写真を撮る** ターミナルで ``q`` を入力し。カメラが現在見ている画像が保存されます（色検出機能が有効な場合、保存された画像にもマークボックスが表示されます）。これらの写真はRaspberry Piの ``~/Pictures/PiCrawler/`` ディレクトリから確認できます。 また、ツール（例: :ref:`filezilla` ）を使用して、写真をPCに転送できます。 * **色検出** ``1~6`` の数字を入力すると、「赤、オレンジ、黄色、緑、青、紫」のいずれかの色が検出されます。 ``0`` を入力すると、色検出がオフになります。 .. image:: img/DTC2.png .. note:: 色検出用のPDFカラーカードは、:download:`こちらからダウンロードして印刷できます `。 * **顔検出** ターミナルで ``f`` を入力して、顔検出をONにします。 .. image:: img/DTC5.png * **QRコード検出** ``r`` を入力して、QRコード認識を有効にします。QRコードが認識されるまで、他の操作はできません。QRコードのデコード情報はターミナルに表示されます。 .. image:: img/DTC4.png * **情報表示** ``s`` を入力すると、顔検出（および色検出）のターゲット情報がターミナルに表示されます。これには、検出された物体の中心座標（X、Y）やサイズ（幅、高さ）が含まれます。 **コード** .. code-block:: python 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() **仕組み** 最初に注目すべき関数は以下です。この2つの関数でカメラを起動できます。 .. code-block:: python Vilib.camera_start() Vilib.display() 「オブジェクト検出」に関連する関数： * ``Vilib.face_detect_switch(True)`` : 顔検出のON/OFF切り替え * ``Vilib.color_detect(color)`` : 色検出用、同時に1色のみ検出できます。入力可能な色は、 ``"red"`` , ``"orange"`` , ``"yellow"`` , ``"green"`` , ``"blue"`` , ``"purple"`` です * ``Vilib.color_detect_switch(False)`` : 色検出のOFF * ``Vilib.qrcode_detect_switch(False)`` : QRコード検出のON/OFF切り替え、QRコードのデコード情報を返します。 * ``Vilib.gesture_detect_switch(False)`` : ジェスチャー検出のON/OFF切り替え * ``Vilib.traffic_sign_detect_switch(False)`` : 交通標識検出のON/OFF切り替え ターゲットで検出された情報は、 ``detect_obj_parameter = Manager().dict()`` 辞書に保存されます。 メインプログラムでは、次のように利用できます： .. code-block:: python Vilib.detect_obj_parameter['color_x'] 辞書のキーとその使用方法は以下の通りです： * ``color_x`` : 検出された色ブロックの中心座標のx値、範囲は0〜320 * ``color_y`` : 検出された色ブロックの中心座標のy値、範囲は0〜240 * ``color_w`` : 検出された色ブロックの幅、範囲は0〜320 * ``color_h`` : 検出された色ブロックの高さ、範囲は0〜240 * ``color_n`` : 検出された色ブロックの数 * ``human_x`` : 検出された顔の中心座標のx値、範囲は0〜320 * ``human_y`` : 検出された顔の中心座標のy値、範囲は0〜240 * ``human_w`` : 検出された顔の幅、範囲は0〜320 * ``human_h`` : 検出された顔の高さ、範囲は0〜240 * ``human_n`` : 検出された顔の数 * ``traffic_sign_x`` : 検出された交通標識の中心座標x値、範囲は0〜320 * ``traffic_sign_y`` : 検出された交通標識の中心座標y値、範囲は0〜240 * ``traffic_sign_w`` : 検出された交通標識の幅、範囲は0〜320 * ``traffic_sign_h`` : 検出された交通標識の高さ、範囲は0〜240 * ``traffic_sign_t`` : 検出された交通標識の内容、値のリストは `['stop','right','left','forward']` * ``gesture_x`` : 検出されたジェスチャーの中心座標x値、範囲は0〜320 * ``gesture_y`` : 検出されたジェスチャーの中心座標y値、範囲は0〜240 * ``gesture_w`` : 検出されたジェスチャーの幅、範囲は0〜320 * ``gesture_h`` : 検出されたジェスチャーの高さ、範囲は0〜240 * ``gesture_t`` : 検出されたジェスチャーの内容、値のリストは `["paper","scissor","rock"]` * ``qr_date`` : 検出中のQRコードの内容 * ``qr_x`` : 検出中のQRコードの中心座標x値、範囲は0〜320 * ``qr_y`` : 検出中のQRコードの中心座標y値、範囲は0〜240 * ``qr_w`` : 検出中のQRコードの幅、範囲は0〜320 * ``qr_h`` : 検出中のQRコードの高さ、範囲は0〜320