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7. Visión por Computadora

¡Este proyecto te introducirá oficialmente en el campo de la visión por computadora!

Ejecuta el Código

cd ~/picar-x/example
sudo python3 7.display.py

Ver la Imagen

Después de ejecutar el código, el terminal mostrará el siguiente mensaje:

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)

Luego puedes ingresar http://<your IP>:9000/mjpg en el navegador para ver la pantalla de video, por ejemplo: https://192.168.18.113:9000/mjpg

../_images/display.png

Al finalizar el programa, verás la siguiente información:

  • ¡Presiona una tecla para activar la función!

  • q: Tomar foto

  • 1: Detectar color: rojo

  • 2: Detectar color: naranja

  • 3: Detectar color: amarillo

  • 4: Detectar color: verde

  • 5: Detectar color: azul

  • 6: Detectar color: púrpura

  • 0: Apagar detección de color

  • r: Escanear código QR

  • f: Activar/Desactivar detección facial

  • s: Mostrar información del objeto detectado

Sigue las indicaciones para activar las funciones correspondientes.

  • Tomar Foto

    Escribe q en el terminal y presiona Enter. La imagen actual vista por la cámara se guardará (si la función de detección de color está activada, también aparecerá el cuadro de marca en la imagen guardada). Puedes ver estas fotos en el directorio /home/{username}/Pictures/ de tu Raspberry Pi. Puedes usar herramientas como Software Filezilla para transferir las fotos a tu PC.

  • Detección de Color

    Ingresar un número entre 1~6 detectará uno de los colores: «rojo, naranja, amarillo, verde, azul, púrpura». Ingresar 0 apagará la detección de color.

    ../_images/DTC2.png

    Nota

    Puedes descargar e imprimir las Tarjetas de Colores en PDF para la detección de colores.

  • Detección Facial

    Escribe f para activar la detección facial.

    ../_images/DTC5.png

  • Detección de Código QR

    Ingresar r abrirá el reconocimiento del código QR. No se podrán realizar otras operaciones antes de que el código QR sea reconocido. La información decodificada del código QR se imprimirá en el terminal.

    ../_images/DTC4.png

  • Mostrar Información

    Ingresar s imprimirá la información del objetivo detectado (detección facial y detección de color) en el terminal, incluyendo las coordenadas del centro (X, Y) y el tamaño (Ancho, Alto) del objeto detectado.

Código

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

flag_face = False
flag_color = False
qr_code_flag = False

manual = '''
Input 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
    f: Switch ON/OFF face detect
    s: Display detected object information
'''

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

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


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

    text = None
    while True:
        temp = Vilib.detect_obj_parameter['qr_data']
        if temp != "None" and temp != text:
            text = temp
            print('QR code:%s'%text)
        if qr_code_flag == False:
            break
        sleep(0.5)
    Vilib.qrcode_detect_switch(False)


def take_photo():
    _time = strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S',localtime(time()))
    name = 'photo_%s'%_time
    username = os.getlogin()

    path = f"/home/{username}/Pictures/"
    Vilib.take_photo(name, path)
    print('photo save as %s%s.jpg'%(path,name))


def object_show():
    global flag_color, flag_face

    if flag_color is True:
        if Vilib.detect_obj_parameter['color_n'] == 0:
            print('Color Detect: None')
        else:
            color_coodinate = (Vilib.detect_obj_parameter['color_x'],Vilib.detect_obj_parameter['color_y'])
            color_size = (Vilib.detect_obj_parameter['color_w'],Vilib.detect_obj_parameter['color_h'])
                print("[Color Detect] ","Coordinate:",color_coodinate,"Size",color_size)

    if flag_face is True:
        if Vilib.detect_obj_parameter['human_n'] == 0:
            print('Face Detect: None')
        else:
            human_coodinate = (Vilib.detect_obj_parameter['human_x'],Vilib.detect_obj_parameter['human_y'])
            human_size = (Vilib.detect_obj_parameter['human_w'],Vilib.detect_obj_parameter['human_h'])
                print("[Face Detect] ","Coordinate:",human_coodinate,"Size",human_size)


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)

    while True:
        # leer tecla
        key = readchar.readkey()
        key = key.lower()
        # tomar foto
        if key == 'q':
            take_photo()
        # detección de color
        elif key != '' and 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 : %s'%color_list[index])
        # detección facial
        elif key =="f":
            flag_face = not flag_face
            face_detect(flag_face)
        # detección de código QR
        elif key =="r":
            qr_code_flag = not qr_code_flag
            if qr_code_flag == True:
                if qrcode_thread == None or not qrcode_thread.is_alive():
                    qrcode_thread = threading.Thread(target=qrcode_detect)
                    qrcode_thread.setDaemon(True)
                    qrcode_thread.start()
            else:
                if qrcode_thread != None and qrcode_thread.is_alive():
                    qrcode_thread.join()
                    print('QRcode Detect: close')
        # mostrar información del objeto detectado
        elif key == "s":
            object_show()

        sleep(0.5)


if __name__ == "__main__":
    main()

¿Cómo funciona?

Lo primero a lo que debes prestar atención es a la siguiente función. Estas dos funciones te permiten iniciar la cámara.

Vilib.camera_start()
Vilib.display()

Funciones relacionadas con «detección de objetos»:

  • Vilib.face_detect_switch(True) : Activar/Desactivar detección facial

  • Vilib.color_detect(color) : Para la detección de colores, solo se puede realizar una detección a la vez. Los parámetros que se pueden ingresar son: "red", "orange", "yellow", "green", "blue", "purple"

  • Vilib.color_detect_switch(False) : Apagar la detección de color

  • Vilib.qrcode_detect_switch(False) : Activar/Desactivar la detección de códigos QR, devuelve los datos decodificados del código QR.

  • Vilib.gesture_detect_switch(False) : Activar/Desactivar la detección de gestos

  • Vilib.traffic_sign_detect_switch(False) : Activar/Desactivar la detección de señales de tráfico

La información detectada por el objetivo se almacenará en el diccionario detect_obj_parameter = Manager().dict().

En el programa principal, puedes usarlo de esta manera:

Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Las claves del diccionario y sus usos se muestran en la siguiente lista:

  • color_x: el valor x de la coordenada central del bloque de color detectado, el rango es 0~320

  • color_y: el valor y de la coordenada central del bloque de color detectado, el rango es 0~240

  • color_w: el ancho del bloque de color detectado, el rango es 0~320

  • color_h: la altura del bloque de color detectado, el rango es 0~240

  • color_n: el número de parches de color detectados

  • human_x: el valor x de la coordenada central del rostro humano detectado, el rango es 0~320

  • human_y: el valor y de la coordenada central del rostro detectado, el rango es 0~240

  • human_w: el ancho del rostro humano detectado, el rango es 0~320

  • human_h: la altura del rostro humano detectado, el rango es 0~240

  • human_n: el número de rostros detectados

  • traffic_sign_x: el valor x de la coordenada central de la señal de tráfico detectada, el rango es 0~320

  • traffic_sign_y: el valor y de la coordenada central de la señal de tráfico detectada, el rango es 0~240

  • traffic_sign_w: el ancho de la señal de tráfico detectada, el rango es 0~320

  • traffic_sign_h: la altura de la señal de tráfico detectada, el rango es 0~240

  • traffic_sign_t: el contenido de la señal de tráfico detectada, la lista de valores es [“stop”,”right”,”left”,”forward”]

  • gesture_x: el valor x de la coordenada central del gesto detectado, el rango es 0~320

  • gesture_y: el valor y de la coordenada central del gesto detectado, el rango es 0~240

  • gesture_w: el ancho del gesto detectado, el rango es 0~320

  • gesture_h: la altura del gesto detectado, el rango es 0~240

  • gesture_t: el contenido del gesto detectado, la lista de valores es [«paper»,»scissor»,»rock»]

  • qr_date: el contenido del código QR detectado

  • qr_x: el valor x de la coordenada central del código QR detectado, el rango es 0~320

  • qr_y: el valor y de la coordenada central del código QR detectado, el rango es 0~240

  • qr_w: el ancho del código QR detectado, el rango es 0~320

  • qr_h: la altura del código QR detectado, el rango es 0~320