.. note:: 

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.. _py_vision:

Visión por Computadora
==========================

¡Este proyecto te llevará oficialmente al campo de la visión por computadora!

**Ejecutar el Código**

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block::

    cd ~/picrawler/examples
    sudo python3 display.py

**Ver la Imagen**

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

.. code-block::

    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://<tu IP>:9000/mjpg`` en el navegador para ver la pantalla de video. Por ejemplo: ``https://192.168.18.113:9000/mjpg``

.. image:: img/display.png

Después de ejecutar el programa, verás la siguiente información en el terminal:

* Ingresa una tecla para llamar a la función:
* ``q``: Tomar foto
* ``1``: Detección de color: rojo
* ``2``: Detección de color: naranja
* ``3``: Detección de color: amarillo
* ``4``: Detección de color: verde
* ``5``: Detección de color: azul
* ``6``: Detección de color: púrpura
* ``0``: Apagar detección de color
* ``r``: Escanear código QR
* ``f``: Activar/Desactivar detección de rostro
* ``s``: Mostrar información de objeto detectado

Por favor, sigue las indicaciones para activar las funciones correspondientes.

    * **Tomar Foto**

        Escribe ``q`` en el terminal y presiona Enter. La imagen que actualmente ve 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 ``~/Pictures/PiCrawler/`` de la Raspberry Pi. Usa herramientas como :ref:`filezilla` para transferir fotos a tu PC.

    * **Detección de Color**

        Ingresa un número entre ``1~6`` para detectar uno de los colores "rojo, naranja, amarillo, verde, azul, púrpura". Ingresa ``0`` para apagar la detección de color.

        .. image:: img/DTC2.png

        .. note:: Puedes descargar e imprimir las :download:`Tarjetas de Color en PDF <https://github.com/sunfounder/sf-pdf/raw/master/prop_card/object_detection/color-cards.pdf>` para la detección de colores.


    * **Detección de Rostros**

        Escribe ``f`` para activar la detección de rostros.

        .. image:: img/DTC5.png

    * **Detección de Código QR**

        Ingresa ``r`` para abrir el reconocimiento de códigos QR. No se pueden realizar otras operaciones antes de que se reconozca el código QR. La información decodificada del código QR se imprimirá en el terminal.

        .. image:: img/DTC4.png

    * **Mostrar Información**

        Al ingresar ``s`` se imprimirá la información del objetivo detectado (detección de rostros y colores) en el terminal. Esto incluye las coordenadas centrales (X, Y) y el tamaño (ancho, altura) del objeto medido.

**Código** 

.. code-block:: python

    from vilib import Vilib
    from time import sleep, time, strftime, localtime
    import threading
    from os import getlogin
    
    USERNAME = getlogin()
    PICTURE_PATH = f"/home/{USERNAME}/Pictures/"
    
    
    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
        Vilib.take_photo(name, PICTURE_PATH)
        print('photo save as %s%s.jpg'%(PICTURE_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 = input()
            key = key.lower()
            # take photo
            if key == 'q':
                take_photo()
            # color detect         
            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]) # color_detect(color:str -> color_name/close)
                print('Color detect : %s'%color_list[index])  
            # face detection
            elif key =="f":
                flag_face = not flag_face
                face_detect(flag_face)
            # qrcode detection
            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(): 
                       # wait for thread to end 
                        qrcode_thread.join()
                        print('QRcode Detect: close')
            # show detected object information
            elif key == "s":
                object_show()
    
            sleep(0.5)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

**¿Cómo funciona?**

El primer paso es utilizar las siguientes funciones para iniciar la cámara:

.. code-block:: python

    Vilib.camera_start()
    Vilib.display()

Funciones relacionadas con "detección de objetos":

* ``Vilib.face_detect_switch(True)``: Activar/Desactivar detección de rostros.
* ``Vilib.color_detect(color)``: Para la detección de colores; solo se puede realizar una detección de color a la vez. Los parámetros aceptados son: ``"red"``, ``"orange"``, ``"yellow"``, ``"green"``, ``"blue"``, ``"purple"``.
* ``Vilib.color_detect_switch(False)``: Apagar detección de color.
* ``Vilib.qrcode_detect_switch(False)``: Activar/Desactivar detección de códigos QR. Devuelve los datos decodificados del código QR.
* ``Vilib.gesture_detect_switch(False)``: Activar/Desactivar detección de gestos.
* ``Vilib.traffic_sign_detect_switch(False)``: Activar/Desactivar detección de señales de tráfico.

La información detectada se almacena en el diccionario ``detect_obj_parameter = Manager().dict()``.

En el programa principal, puedes usarlo de la siguiente manera:

.. code-block:: python

    Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

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

* ``color_x``: Valor x de la coordenada central del bloque de color detectado (rango: 0~320).
* ``color_y``: Valor y de la coordenada central del bloque de color detectado (rango: 0~240).
* ``color_w``: Ancho del bloque de color detectado (rango: 0~320).
* ``color_h``: Altura del bloque de color detectado (rango: 0~240).
* ``color_n``: Cantidad de bloques de color detectados.
* ``human_x``: Valor x de la coordenada central del rostro detectado (rango: 0~320).
* ``human_y``: Valor y de la coordenada central del rostro detectado (rango: 0~240).
* ``human_w``: Ancho del rostro detectado (rango: 0~320).
* ``human_h``: Altura del rostro detectado (rango: 0~240).
* ``human_n``: Cantidad de rostros detectados.
* ``traffic_sign_x``: Valor x de la coordenada central de la señal de tráfico detectada (rango: 0~320).
* ``traffic_sign_y``: Valor y de la coordenada central de la señal de tráfico detectada (rango: 0~240).
* ``traffic_sign_w``: Ancho de la señal de tráfico detectada (rango: 0~320).
* ``traffic_sign_h``: Altura de la señal de tráfico detectada (rango: 0~240).
* ``traffic_sign_t``: Contenido de la señal de tráfico detectada (valores posibles: `['stop','right','left','forward']`).
* ``gesture_x``: Valor x de la coordenada central del gesto detectado (rango: 0~320).
* ``gesture_y``: Valor y de la coordenada central del gesto detectado (rango: 0~240).
* ``gesture_w``: Ancho del gesto detectado (rango: 0~320).
* ``gesture_h``: Altura del gesto detectado (rango: 0~240).
* ``gesture_t``: Contenido del gesto detectado (valores posibles: `["paper","scissor","rock"]`).
* ``qr_date``: Contenido del código QR detectado.
* ``qr_x``: Valor x de la coordenada central del código QR detectado (rango: 0~320).
* ``qr_y``: Valor y de la coordenada central del código QR detectado (rango: 0~240).
* ``qr_w``: Ancho del código QR detectado (rango: 0~320).
* ``qr_h``: Altura del código QR detectado (rango: 0~240).