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# -*- coding: utf-8 -*-
# FUNCOES PARA ANALISE DE IMAGENS
import cv2
#cv2.circle(imagem, (pt1pxc_y, pt1pxc_x),10, (255,255,255))
#cv2.circle(imagem, (pt2pxc_y, pt2pxc_x),10, (255,255,255))
#cv2.line(imagem,(pt1pxc_y, pt1pxc_x),(pt2pxc_y, pt2pxc_x),(255,255,255))
# CONSTANTES (PARAMETROS)
ROI_X1 = 490 #400#472
ROI_Y1 = 160 #20#183
ROI_X2 = 540 # 655#602
ROI_Y2 = 590 #498
THRESHOLD_PRETO = 140
DISTANCIA_MINIMA = 20
#cor da marca 1 (verde)
VHueMin1 = 56 # 66 #58
VHueMax1 = 89 # 79 #72
VSMin1 = 8 #18 #13
VSMax1 = 45 #35 # 24
#cor da marca 2 (rosa)
VHueMin2 = 139 #149
VHueMax2 = 169 #159
VSMin2 = 31 #41
VSMax2 = 68 #58
#cor da marca 3 (azul)
VHueMin3 = 102
VHueMax3 = 110
VSMin3 = 29
VSMax3 = 53
# funcao utilitaria para mostrar a imagem
def show(imagem):
cv2.imshow("show", imagem)
cv2.waitKey(0)
# funcao que calcula a distancia vetorial entre dois pixels
def distancia_pixels(px1, px2):
a = (px2[0]-px1[0])**2
b = (px2[1]-px1[1])**2
c = (a + b)**0.5
return int(c)
# calcula a distancia entre dois pontos na imagem
def distancia_pontos(imagem):
# recorta regiao de interesse definida empiricamente
img = imagem[ROI_Y1:ROI_Y2, ROI_X1:ROI_X2]
#img = img[248:273, 57:200]
#img = img[459:495, 48:199]
#cv2.imwrite("/home/pi/placerda/roi fita rosa.png", img)
#calcula(img)
#exit
#cv2.imwrite("/home/pi/placerda/roi.png", img)
# trabalha em HSV para futuramente melhorar o histograma
roi = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#aumentar contraste equalizando histograma: aumentar a intensidade
#
#pelo teste, não vale a pena
#
#
# define os dois pontos utilizados para calcular a distância na imagem
(h,w) = roi.shape[:2] # obtem altura e largura
pt1 = [] # cada ponto e' uma lista de pixels na imagem
pt2 = []
pixels_area1 = 0
pixels_area2 = 0
# varre a area de interesse para encontrar os pixels dos pontos 1 e 2
for y in range(h):
for x in range(w):
(H, S, V) = roi[y, x]
if ((H >= VHueMin1) and (H <= VHueMax1) and (S >= VSMin1) and (S <= VSMax1)):
x_i = ROI_X1 + x
y_i = ROI_Y1 + y
pt1.append((y_i, x_i))
pixels_area1 += 1
if ((H >= VHueMin2) and (H <= VHueMax2) and (S >= VSMin2) and (S <= VSMax2)):
x_i = ROI_X1 + x
y_i = ROI_Y1 + y
pt2.append((y_i, x_i))
pixels_area2 += 1
# print("pixels_area1={}".format(pixels_area1))
# print("pixels area2={}".format(pixels_area2))
# testa se encontrou os pontos
if (len(pt1) == 0) or (len(pt2) == 0):
return 0, [], [], (0,0), (0,0)
# identifica o pixel central de pt1 e pt2
# ponto central de pt1
pt1pxc_x = sum(px[0] for px in pt1) // len(pt1)
pt1pxc_y = sum(px[1] for px in pt1) // len(pt1)
pt1pxc = (pt1pxc_y, pt1pxc_x)
# ponto central de pt2
pt2pxc_x = sum(px[0] for px in pt2) // len(pt2)
pt2pxc_y = sum(px[1] for px in pt2) // len(pt2)
pt2pxc = (pt2pxc_y, pt2pxc_x)
# calcula a distancia entre os dois pontos
distancia_pontos = distancia_pixels(pt1pxc, pt2pxc)
return distancia_pontos, pt1, pt2, pt1pxc, pt2pxc
# calcula a distancia entre dois pontos na imagem
def distancia_pontos_original(imagem):
# trabalha em grayscale para simplificar a identificacao dos pontos
gray = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# recorta regiao de interesse definida empiricamente
roi = gray[ROI_Y1:ROI_Y2, ROI_X1:ROI_X2]
# define os dois pontos utilizados para calcular a distância na imagem
(h,w) = roi.shape[:2] # obtem altura e largura
pt1 = [] # cada ponto e' uma lista de pixels na imagem
pt2 = []
# varre a area de interesse para encontrar os pixels dos pontos 1 e 2
for y in range(h):
for x in range(w):
if roi[y,x] < THRESHOLD_PRETO:
print("{},{}:{}".format(y,x,roi[y,x])) # debug
x_i = ROI_X1 + x # x_i representa o x do pixel nas coordenadas da imagem inteira
y_i = ROI_Y1 + y # y_i representa o y do pixel nas coordenadas da imagem inteira
if len(pt1) == 0: # encontramos o primeiro pixel de p1
pt1.append((x_i, y_i))
elif distancia_pixels(pt1[0], (x_i, y_i)) < DISTANCIA_MINIMA: # novo pixel esta na abrangencia de p1
pt1.append((x_i, y_i))
else:
pt2.append((x_i, y_i))
# testa se encontrou os pontos
if (len(pt1) == 0) or (len(pt2) == 0):
return 0, [], [], (0,0), (0,0)
# identifica o pixel central de pt1 e pt2
# ponto central de pt1
pt1pxc_x = sum(px[0] for px in pt1) // len(pt1)
pt1pxc_y = sum(px[1] for px in pt1) // len(pt1)
pt1pxc = (pt1pxc_x, pt1pxc_y)
# ponto central de pt2
pt2pxc_x = sum(px[0] for px in pt2) // len(pt2)
pt2pxc_y = sum(px[1] for px in pt2) // len(pt2)
pt2pxc = (pt2pxc_x, pt2pxc_y)
# calcula a distancia entre os dois pontos
distancia_pontos = distancia_pixels(pt1pxc, pt2pxc)
return distancia_pontos, pt1, pt2, pt1pxc, pt2pxc
def calcula(imagem):
imagemHSV = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2HSV)
LargImg = imagem.shape[1]
AltImg = imagem.shape[0]
"""Verificações na Img PB, mas saida na imagem colorida"""
# VAI SO ATE O MEIO DA IMAGEM, na vertical
ContPontos = 1
vHSV = [] # acumula os valores de H da imagem
for y in range(0, LargImg):
for x in range(0, AltImg):
(H, S, V) = imagemHSV[x, y]
# print("Valor do S")
# print(S)
vHSV.append((H, S, V))
ContPontos = ContPontos + 1
VHueMedia = sum(vv[0] for vv in vHSV) // len(vHSV)
VHueMin = min(vv[0] for vv in vHSV)
VHueMax = max(vv[0] for vv in vHSV)
VSMedia = sum(vv1[1] for vv1 in vHSV) // len(vHSV)
VSMin = min(vv[1] for vv in vHSV)
VSMax = max(vv[1] for vv in vHSV)
VVaMedia = sum(vv1[2] for vv1 in vHSV) // len(vHSV)
VVaMin = min(vv[2] for vv in vHSV)
VVaMax = max(vv[2] for vv in vHSV)
print("Hue = Media: ", VHueMedia, "Min: ", VHueMin, "Max: ", VHueMax)
print("Sat = Media: ", VSMedia, "Min: ", VSMin, "Max: ", VSMax)
print("Vib = Media: ", VVaMedia, "Min: ", VVaMin, "Max: ", VVaMax)