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7. Vision par Ordinateur

Ce projet vous fera entrer officiellement dans le domaine de la vision par ordinateur !

Exécuter le Code

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

Voir l’image

Après l’exécution du code, le terminal affichera le message suivant :

Pas de bureau !
* Serve Flask app "vilib.vilib" (chargement paresseux)
* Environnement : production
AVERTISSEMENT : N'utilisez pas le serveur de développement en production.
Utilisez un serveur WSGI de production à la place.
* Mode débogage : désactivé
* Fonctionne sur http://0.0.0.0:9000/ (Appuyez sur CTRL+C pour quitter)

Ensuite, vous pouvez entrer http://<votre IP>:9000/mjpg dans le navigateur pour voir l’écran vidéo. Exemple : https://192.168.18.113:9000/mjpg

../_images/display.png

Une fois le programme exécuté, vous verrez les informations suivantes dans le terminal :

  • Appuyez sur une touche pour appeler la fonction !

  • q : Prendre une photo

  • 1 : Détection de couleur : rouge

  • 2 : Détection de couleur : orange

  • 3 : Détection de couleur : jaune

  • 4 : Détection de couleur : vert

  • 5 : Détection de couleur : bleu

  • 6 : Détection de couleur : violet

  • 0 : Désactiver la détection de couleur

  • r : Scanner le code QR

  • f : Activer/désactiver la détection de visage

  • s : Afficher les informations sur l’objet détecté

Veuillez suivre les indications pour activer les fonctions correspondantes.

  • Prendre une photo

    Tapez q dans le terminal et appuyez sur Entrée. L’image actuellement vue par la caméra sera enregistrée (si la fonction de détection de couleur est activée, la boîte de marquage apparaîtra également dans l’image enregistrée). Vous pouvez consulter ces photos dans le répertoire /home/{username}/Pictures/ du Raspberry Pi. Vous pouvez utiliser des outils tels que Logiciel Filezilla pour transférer les photos sur votre PC.

  • Détection de couleur

    Entrer un nombre entre 1~6 permet de détecter l’une des couleurs : « rouge, orange, jaune, vert, bleu, violet ». Tapez 0 pour désactiver la détection de couleur.

    ../_images/DTC2.png

    Note

    Vous pouvez télécharger et imprimer les Cartes de couleur PDF pour la détection de couleur.

  • Détection de visage

    Tapez f pour activer la détection de visage.

    ../_images/DTC5.png

  • Détection de code QR

    Tapez r pour activer la reconnaissance de code QR. Aucune autre opération ne pourra être effectuée tant que le code QR ne sera pas reconnu. Les informations de décodage du code QR seront affichées dans le terminal.

    ../_images/DTC4.png

  • Afficher les informations

    Tapez s pour afficher les informations sur les cibles de détection de visage (et de couleur) dans le terminal, y compris les coordonnées centrales (X, Y) et la taille (largeur, hauteur) de l’objet détecté.

Code

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:
        # readkey
        key = readchar.readkey()
        key = key.lower()
        # prendre une photo
        if key == 'q':
            take_photo()
        # détection de couleur
        elif key != '' and key in ('0123456'):  # '' in ('0123') -> True
            index = int(key)
            if index == 0:
                flag_color = False
                Vilib.color_detect('fermer')
            else:
                flag_color = True
                Vilib.color_detect(color_list[index]) # color_detect(color:str -> color_name/fermer)
            print('Color detect : %s'%color_list[index])
        # détection de visage
        elif key =="f":
            flag_face = not flag_face
            face_detect(flag_face)
        # détection de code 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 est vivant:
                # attendre la fin du thread
                    qrcode_thread.join()
                    print('QRcode Detect: close')
        # afficher les informations de l'objet détecté
        elif key == "s":
            object_show()

        sleep(0.5)


if __name__ == "__main__":
    main()

Comment ça fonctionne ?

La première chose à noter est la fonction suivante. Ces deux fonctions permettent de démarrer la caméra.

Vilib.camera_start()
Vilib.display()

Fonctions liées à la « détection d’objets » :

  • Vilib.face_detect_switch(True) : Activer/désactiver la détection de visage

  • Vilib.color_detect(couleur) : Pour la détection de couleur, seule une détection de couleur peut être effectuée à la fois. Les paramètres acceptés sont : "rouge", "orange", "jaune", "vert", "bleu", "violet"

  • Vilib.color_detect_switch(False) : Désactiver la détection de couleur

  • Vilib.qrcode_detect_switch(False) : Activer/désactiver la détection de code QR, renvoie les données décodées du code QR.

  • Vilib.gesture_detect_switch(False) : Activer/désactiver la détection de gestes

  • Vilib.traffic_sign_detect_switch(False) : Activer/désactiver la détection de panneaux de signalisation

Les informations détectées par l’objet cible seront stockées dans le dictionnaire detect_obj_parameter = Manager().dict().

Dans le programme principal, vous pouvez l’utiliser de cette manière :

Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Les clés du dictionnaire et leurs usages sont répertoriés dans la liste suivante :

  • color_x : la valeur x de la coordonnée centrale du bloc de couleur détecté, plage de 0 à 320

  • color_y : la valeur y de la coordonnée centrale du bloc de couleur détecté, plage de 0 à 240

  • color_w : la largeur du bloc de couleur détecté, plage de 0 à 320

  • color_h : la hauteur du bloc de couleur détecté, plage de 0 à 240

  • color_n : le nombre de blocs de couleur détectés

  • human_x : la valeur x de la coordonnée centrale du visage humain détecté, plage de 0 à 320

  • human_y : la valeur y de la coordonnée centrale du visage humain détecté, plage de 0 à 240

  • human_w : la largeur du visage humain détecté, plage de 0 à 320

  • human_h : la hauteur du visage humain détecté, plage de 0 à 240

  • human_n : le nombre de visages détectés

  • traffic_sign_x : la valeur x de la coordonnée centrale du panneau de signalisation détecté, plage de 0 à 320

  • traffic_sign_y : la valeur y de la coordonnée centrale du panneau de signalisation détecté, plage de 0 à 240

  • traffic_sign_w : la largeur du panneau de signalisation détecté, plage de 0 à 320

  • traffic_sign_h : la hauteur du panneau de signalisation détecté, plage de 0 à 240

  • traffic_sign_t : le contenu du panneau de signalisation détecté, la liste des valeurs est [“stop”,”right”,”left”,”forward”]

  • gesture_x : La valeur x de la coordonnée centrale du geste détecté, plage de 0 à 320

  • gesture_y : La valeur y de la coordonnée centrale du geste détecté, plage de 0 à 240

  • gesture_w : La largeur du geste détecté, plage de 0 à 320

  • gesture_h : La hauteur du geste détecté, plage de 0 à 240

  • gesture_t : Le contenu du geste détecté, la liste des valeurs est [« papier », »ciseaux », »pierre »]

  • qr_date : le contenu du code QR détecté

  • qr_x : la valeur x de la coordonnée centrale du code QR à détecter, plage de 0 à 320

  • qr_y : la valeur y de la coordonnée centrale du code QR à détecter, plage de 0 à 240

  • qr_w : la largeur du code QR à détecter, plage de 0 à 320

  • qr_h : la hauteur du code QR à détecter, plage de 0 à 320