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7. Visione artificiale

Questo progetto ci introduce ufficialmente nel campo della visione artificiale!

Esegui il Codice

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

Visualizza l’immagine

Dopo l’esecuzione del codice, il terminale visualizzerà 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)

A questo punto puoi inserire http://<your IP>:9000/mjpg nel browser per visualizzare lo streaming video, ad esempio: https://192.168.18.113:9000/mjpg

../_images/display.png

Dopo l’esecuzione del programma, vedrai le seguenti informazioni finali:

  • Digita un tasto per richiamare la funzione!

  • q: Scatta foto

  • 1: Rilevamento colore: rosso

  • 2: Rilevamento colore: arancione

  • 3: Rilevamento colore: giallo

  • 4: Rilevamento colore: verde

  • 5: Rilevamento colore: blu

  • 6: Rilevamento colore: viola

  • 0: Disattiva rilevamento colore

  • r: Scansiona il codice QR

  • f: Attiva/Disattiva rilevamento facciale

  • s: Visualizza informazioni sull’oggetto rilevato

Segui le istruzioni per attivare le funzioni corrispondenti.

  • Scatta Foto

    Digita q nel terminale e premi Invio. L’immagine attualmente visualizzata dalla fotocamera verrà salvata (se il rilevamento del colore è attivato, il riquadro di rilevamento apparirà anche nell’immagine salvata). Puoi visualizzare queste foto nella directory /home/{username}/Pictures/ del Raspberry Pi. Puoi utilizzare strumenti come Software Filezilla per trasferire le foto sul tuo PC.

  • Rilevamento Colore

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

    ../_images/DTC2.png

    Nota

    You can download and print the PDF Color Cards for color detection.

  • Rilevamento Facciale

    Digita f per attivare il rilevamento facciale.

    ../_images/DTC5.png

  • Rilevamento Codice QR

    Inserisci r per avviare il riconoscimento del codice QR. Non sarà possibile eseguire altre operazioni prima che il codice QR sia stato riconosciuto. Le informazioni decodificate del codice QR verranno stampate nel terminale.

    ../_images/DTC4.png

  • Visualizza Informazioni

    Inserendo s verranno visualizzate le informazioni sul target del rilevamento facciale (e del rilevamento del colore) nel terminale. Inclusi le coordinate centrali (X, Y) e le dimensioni (larghezza, altezza) dell’oggetto rilevato.

Codice

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:
        # lettura tasto
        key = readchar.readkey()
        key = key.lower()
        # scatta foto
        if key == 'q':
            take_photo()
        # rilevamento colore
        elif key != '' and key in ('0123456'):  # '' in ('0123') -> True
            index = int(key)
            if index == 0:
                flag_color = False
                Vilib.color_detect('close')
            else:
                flag_color = True
                Vilib.color_detect(color_list[index]) # rileva_colore(colore:str -> nome_colore/chiudi)
            print('Color detect : %s'%color_list[index])
        # rilevamento facciale
        elif key =="f":
            flag_face = not flag_face
            face_detect(flag_face)
        # rilevamento QR code
        elif key =="r":
            qr_code_flag = not qr_code_flag
            if qr_code_flag == True:
                if qrcode_thread == None o non qrcode_thread.is_alive():
                    qrcode_thread = threading.Thread(target=qrcode_detect)
                    qrcode_thread.setDaemon(True)
                    qrcode_thread.start()
            else:
                if qrcode_thread != None e qrcode_thread.is_alive():
                # attende la fine del thread
                    qrcode_thread.join()
                    print('QRcode Detect: close')
        # mostra informazioni sull'oggetto rilevato
        elif key == "s":
            object_show()

        sleep(0.5)


if __name__ == "__main__":
    main()

Come funziona?

La prima cosa a cui devi prestare attenzione è la seguente funzione. Queste due funzioni permettono di avviare la fotocamera.

Vilib.camera_start()
Vilib.display()

Funzioni relative al «rilevamento degli oggetti»:

  • Vilib.face_detect_switch(True) : Attiva/Disattiva il rilevamento facciale

  • Vilib.color_detect(color) : Per il rilevamento del colore, può essere eseguito un solo rilevamento colore alla volta. I parametri che possono essere inseriti sono: "red", "orange", "yellow", "green", "blue", "purple"

  • Vilib.color_detect_switch(False) : Disattiva il rilevamento del colore

  • Vilib.qrcode_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva il rilevamento dei codici QR, restituendo i dati decodificati del QR code.

  • Vilib.gesture_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva il rilevamento dei gesti

  • Vilib.traffic_sign_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva il rilevamento dei segnali stradali

Le informazioni rilevate dall’oggetto saranno memorizzate nel dizionario detect_obj_parameter = Manager().dict().

Nel programma principale, puoi usarlo così:

Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Le chiavi del dizionario e i loro utilizzi sono mostrati nella seguente lista:

  • color_x: il valore x della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, l’intervallo è 0~320

  • color_y: il valore y della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, l’intervallo è 0~240

  • color_w: la larghezza del blocco di colore rilevato, l’intervallo è 0~320

  • color_h: l’altezza del blocco di colore rilevato, l’intervallo è 0~240

  • color_n: il numero di blocchi di colore rilevati

  • human_x: il valore x della coordinata centrale del volto umano rilevato, l’intervallo è 0~320

  • human_y: il valore y della coordinata centrale del volto rilevato, l’intervallo è 0~240

  • human_w: la larghezza del volto umano rilevato, l’intervallo è 0~320

  • human_h: l’altezza del volto umano rilevato, l’intervallo è 0~240

  • human_n: il numero di volti rilevati

  • traffic_sign_x: il valore della coordinata x del segnale stradale rilevato, l’intervallo è 0~320

  • traffic_sign_y: il valore della coordinata y del segnale stradale rilevato, l’intervallo è 0~240

  • traffic_sign_w: la larghezza del segnale stradale rilevato, l’intervallo è 0~320

  • traffic_sign_h: l’altezza del segnale stradale rilevato, l’intervallo è 0~240

  • traffic_sign_t: il contenuto del segnale stradale rilevato, la lista dei valori è [“stop”,”right”,”left”,”forward”]

  • gesture_x: Il valore della coordinata x del gesto rilevato, l’intervallo è 0~320

  • gesture_y: Il valore della coordinata y del gesto rilevato, l’intervallo è 0~240

  • gesture_w: La larghezza del gesto rilevato, l’intervallo è 0~320

  • gesture_h: L’altezza del gesto rilevato, l’intervallo è 0~240

  • gesture_t: Il contenuto del gesto rilevato, la lista dei valori è [«paper»,»scissor»,»rock»]

  • qr_date: il contenuto del codice QR rilevato

  • qr_x: il valore della coordinata x del codice QR da rilevare, l’intervallo è 0~320

  • qr_y: il valore della coordinata y del codice QR da rilevare, l’intervallo è 0~240

  • qr_w: la larghezza del codice QR da rilevare, l’intervallo è 0~320

  • qr_h: l’altezza del codice QR da rilevare, l’intervallo è 0~320