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![camera3.py
• storage = cv.CreateMemStorage(0)
• #建立操控畫面的記憶體空間
• contour = cv.FindContours(threshold_img, storage,
cv.CV_RETR_CCOMP,
cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
• #尋找在臨界門檻值內的區塊
• points = [] #建立保存不同色點的陣列
• while contour: #檢查所有迴圈內的輪廓
• rect = cv.BoundingRect(list(contour))
• #對彩色區塊建立一個封閉的長方形
32](https://image.slidesharecdn.com/4camerafuturewad-151213064752/75/Using-openCV-on-Raspberry-Pi-32-2048.jpg)
![camera3.py
• contour = contour.h_next() #為下一個輪廓準備
• size = (rect[2]*rect[3])
• #計算長方形的面積
• if size>100: #大小大於100像素
• pt1=(rect[0],rect[1])
• #長方形左側X、Y座標
• pt2=(rect[0]+rect[2],rect[1]+rect[3])
• cv.Rectangle(img, pt1, pt2, ))
• #在指定的位置上畫一個長方形
33](https://image.slidesharecdn.com/4camerafuturewad-151213064752/75/Using-openCV-on-Raspberry-Pi-33-2048.jpg)
![camera3.py
• storage = cv.CreateMemStorage(0)
• #建立操控畫面的記憶體空間
• contour = cv.FindContours(threshold_img, storage,
cv.CV_RETR_CCOMP,
cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
• #尋找在臨界門檻值內的區塊
• points = [] #建立保存不同色點的陣列
• while contour: #檢查所有迴圈內的輪廓
• rect = cv.BoundingRect(list(contour))
• #對彩色區塊建立一個封閉的長方形
32](https://crownmelresort.com/image.slidesharecdn.com/4camerafuturewad-151213064752/75/Using-openCV-on-Raspberry-Pi-32-2048.jpg)
![camera3.py
• contour = contour.h_next() #為下一個輪廓準備
• size = (rect[2]*rect[3])
• #計算長方形的面積
• if size>100: #大小大於100像素
• pt1=(rect[0],rect[1])
• #長方形左側X、Y座標
• pt2=(rect[0]+rect[2],rect[1]+rect[3])
• cv.Rectangle(img, pt1, pt2, ))
• #在指定的位置上畫一個長方形
33](https://crownmelresort.com/image.slidesharecdn.com/4camerafuturewad-151213064752/75/Using-openCV-on-Raspberry-Pi-33-2048.jpg)
Uploaded byCAVEDU Education
Using openCV on Raspberry Pi
本文件介绍了基于 Raspberry Pi 使用 OpenCV 进行彩色物体检测的课程，包括环境设置和基本示例。重点包括如何安装和使用 OpenCV 库、如何通过 Python 代码捕捉和处理视频流，以及如何在图像中检测特定颜色并用矩形标记。文中还提供了一些代码示例和资源链接，以帮助参与者更好地理解并实践计算机视觉技术。
![[4]投影片 futurewad樹莓派研習會 141211](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/4futurewad141211-141219162135-conversion-gate01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Using openCV on Raspberry Pi
- 1. Raspberry Pi 研習營 CAVEEducation 徐豐智 E-mail:jesusvictory777@cavedu,com 1
- 2.
- 3. OpenCV • 環境設定 • 更多簡單的範例 –讀圖&高斯模糊 – 開啟攝影機 • OpenCV 專案 – 影像差異 – 歷史移動影像 – 背景相減 – 人臉偵測
- 4. 關於OpenCV • OpenCV（開放原始碼之電腦視覺）主要是針對在 及時計算機視覺庫的一種編程功能。 – 人機介面(HCI) –物體識別 – 切割辨識 – 人臉辨識 – 手勢辨識 – 移動偵測 – 動作認知 – 場景重構(Structure From Motion) – 立體聲和多台攝影機校準及深度計算 – 移動機器人.
- 5. 首先準備 • 裝備視覺函式庫opencv • 包含opencv函式庫的Rpi主程式 –Raspbian openCV img 檔下載 – 或自行安裝(page7) • 裝備攝影機webcam – 確認安裝資料夾 – $cd /dev – $ls – 尋找video0 5
- 6. 視訊套件 • luvcview(Linux USBVideo Class View) – $which luvcview – $sudo apt-get install luvcview – $luvcview –s 320X240 • Guvcview – $sudo apt-get install guvcview – $sudo guvcview 6
- 7. 自行安裝視覺函式庫 • 已燒錄rpiopencv.img的SD卡，請跳過此頁 – $sudoapt-get update • 安裝轉譯程式 – $sudo apt-get install build-essential • 聲音與影像的編碼和解碼 – $sudo apt-get install libavformat • 聲音與影像的轉碼 – $sudo apt-get install ffmpeg 7
- 8. 自行安裝視覺函式庫 • 已燒錄rpiopencv.img的SD卡，請跳過此頁 • Opencv基本函式庫 –$sudo apt-get install libcv2.3 libcvaux2.3 libhighgui2.3 • Opencv-python版套件 – $sudo apt-get install python-opencv • Opencv技術文件 – $sudo apt-get install opencv-doc 8
- 9. 自行安裝視覺函式庫 • 已燒錄rpiopencv.img的SD卡，請跳過此頁 • 顯示更多用來編譯opencv的開發工具 –$sudo apt-get install libcvaux-dev • 顯示opencv標頭檔和靜態資料庫 – $sudo apt-get install libcv-dev • 另一個顯示opencv標頭檔和靜態資料庫 – $sudo apt-get install libhighgui-dev 9
- 10. OpenCV函式庫網站 • Opencv函式網站 • http://docs.opencv.org/2.4.9/modules/refm an.html •視覺辨識入門網站 • http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Imag e.html 10
- 11. Opencv開啟攝影機 • $cp /home/pi/opencv2.4.9/ •samples/python/camera.py camera.py • $sudo python camera.py – /home/pi/opencv2.4.9/samples/python/camera .py 11
- 12. camera.py • import cv2.cvas cv:匯入opencv資料庫 • import time:匯入時間資料庫 • 1、cv.NamedWindow(“camera”, 1):建立一個展示 畫面的視窗 • 2、capture = cv.CaptureFromCAM(0):建立攝影 機與畫面的結構 • 3、cv.SetCaptureProperty(capture, 3, 360):設定 畫面寬度 • 4、cv.SetCaptureProperty(capture, 4, 240):設定 高度 12
- 13. camera.py • while True:#建立顯示畫面的迴圈 • img = cv.QueryFrame(capture)#捕捉畫面並指定 於img • cv.ShowImage(“camera”, img)#將img定位於視窗 • if cv.WaitKey(10) == 27#按下ESC鍵結束 • break • cv.DestroyAllWindows() 13
- 14.
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- 17. camera2.py • cv.Smooth(img,img,cv.CV_BLUR,3)#將圖像平滑化， 去除較大的偏差 • hue_img= cv.CreateImage(cv.GetSize(img), 8, 3)# 產生一個預設畫面，可以保存下面程式的色調 • cv.CvtColor(img,hue_img, cv.CV_BGR2HSV)#儲存 色度、彩度、亮度畫面 • threshold_img = cv.CreateImage(cv.GetSize(hue_img), 8, 1)#再建立 一個黑白畫面、將非特定顏色設為黑色 17
- 18. camera2.py • cv.InRangeS(hue_img, (38,120,60),(75, 255,255), threshold_img) – #將(38,120,60),(75, 255, 255)為特定顏色的彩 色範圍 – #Python: cv.InRangeS(src, lower, upper, dst) 18
- 19. 圖像平滑化演算 • CV_BLUR_NO_SCALE • CV_BLUR •CV_GAUSSIAN • CV_MEDIAN 19
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- 24.
- 25. HSL與HSV色彩空間(wiki) • HSL • Hue，Saturation，Lightness •HSV、HSB • Hue, Saturation, Value • Hue, Saturation, Brightness 25
- 26.
- 27.
- 28. • 使用色度偵測色彩教學: • http://www.shervinemami.info/colorConver sion.html •查詢RGB、HSV、HEX數值 • http://www.colorspire.com/ • 28
- 29. 在周圍畫上綠色框線 • 下載camera3.py，或在camrea2.py修改 • 網址: –https://sites.google.com/a/cavedu.com/www/fil e 29
- 30.
- 31.
- 32. camera3.py • storage =cv.CreateMemStorage(0) • #建立操控畫面的記憶體空間 • contour = cv.FindContours(threshold_img, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE) • #尋找在臨界門檻值內的區塊 • points = [] #建立保存不同色點的陣列 • while contour: #檢查所有迴圈內的輪廓 • rect = cv.BoundingRect(list(contour)) • #對彩色區塊建立一個封閉的長方形 32
- 33. camera3.py • contour =contour.h_next() #為下一個輪廓準備 • size = (rect[2]*rect[3]) • #計算長方形的面積 • if size>100: #大小大於100像素 • pt1=(rect[0],rect[1]) • #長方形左側X、Y座標 • pt2=(rect[0]+rect[2],rect[1]+rect[3]) • cv.Rectangle(img, pt1, pt2, )) • #在指定的位置上畫一個長方形 33
Editor's Notes
- #19 compare() , inRange() , threshold() , adaptiveThreshold() , Canny()