.. note:: 

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.. _py_vision:

Vision par ordinateur
=======================

Ce projet entre officiellement dans le domaine de la vision par ordinateur !

**Exécuter le code**

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block::

    cd ~/picrawler/examples
    sudo python3 display.py

**Voir l'image**

Après l'exécution du code, le terminal affichera l'invite suivante :

.. 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)

Vous pouvez alors entrer ``http://<votre IP>:9000/mjpg`` dans le navigateur pour afficher l'écran vidéo. Par exemple : ``https://192.168.18.113:9000/mjpg``

.. image:: img/display.png


Après l'exécution du programme, vous verrez les informations suivantes à la fin :


* Tapez 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 QR code
* ``f`` : Activer/Désactiver la détection faciale
* ``s`` : Afficher les informations des objets détectés

Veuillez suivre les instructions 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 sauvegardée (si la fonction de détection de couleur est activée, le cadre sera également visible dans l'image enregistrée). Vous pouvez voir ces photos dans le répertoire ``~/Pictures/PiCrawler/`` de votre Raspberry Pi.
        Vous pouvez utiliser des outils comme :ref:`filezilla` pour transférer les photos vers votre PC.
        

    *  **Détection de couleur**

        En entrant un chiffre entre ``1~6``, l'une des couleurs suivantes sera détectée : "rouge, orange, jaune, vert, bleu, violet". Entrez ``0`` pour désactiver la détection de couleur.

        .. image:: img/DTC2.png

        .. note:: Vous pouvez télécharger et imprimer les :download:`Cartes de couleur PDF <https://github.com/sunfounder/sf-pdf/raw/master/prop_card/object_detection/color-cards.pdf>` pour la détection de couleur.


    *  **Détection faciale**

        Tapez ``f`` pour activer la détection faciale.

        .. image:: img/DTC5.png

    *  **Détection de QR Code**

        Tapez ``r`` pour activer la reconnaissance des QR codes. Aucune autre opération ne peut être effectuée tant que le QR code n'est pas reconnu. Les informations décodées du QR code seront affichées dans le terminal.

        .. image:: img/DTC4.png

    *  **Afficher les informations**

        En entrant ``s``, les informations sur la détection faciale (et de couleur) seront affichées dans le terminal. Cela inclut les coordonnées du centre (X, Y) et la taille (Largeur, Hauteur) de l'objet mesuré.


**Code**

.. 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:
            # lire la touche
            key = input()
            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('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])  
            # détection faciale
            elif key =="f":
                flag_face = not flag_face
                face_detect(flag_face)
            # détection QR code
            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(): 
                       # attendre que le thread se termine 
                        qrcode_thread.join()
                        print('QRcode Detect: close')
            # afficher les informations des objets détectés
            elif key == "s":
                object_show()
    
            sleep(0.5)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

**Comment ça fonctionne ?**

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

.. code-block:: python

    Vilib.camera_start()
    Vilib.display()

Fonctions liées à la "détection d'objets" :

* ``Vilib.face_detect_switch(True)`` : Activer/Désactiver la détection faciale
* ``Vilib.color_detect(color)`` : Pour la détection de couleur, une seule couleur peut être détectée à la fois. Les paramètres à entrer 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 QR code, renvoie les données décodées du QR code.
* ``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 seront stockées dans le dictionnaire ``detect_obj_parameter = Manager().dict()``.

Dans le programme principal, vous pouvez y accéder comme ceci :

.. code-block:: python

    Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Les clés du dictionnaire et leur utilisation sont les suivantes :

* ``color_x`` : la valeur x de la coordonnée du centre du bloc de couleur détecté, la plage est de 0 à 320
* ``color_y`` : la valeur y de la coordonnée du centre du bloc de couleur détecté, la plage est de 0 à 240
* ``color_w`` : la largeur du bloc de couleur détecté, la plage est de 0 à 320
* ``color_h`` : la hauteur du bloc de couleur détecté, la plage est de 0 à 240
* ``color_n`` : le nombre de zones de couleur détectées
* ``human_x`` : la valeur x de la coordonnée du centre du visage humain détecté, la plage est de 0 à 320
* ``human_y`` : la valeur y de la coordonnée du centre du visage détecté, la plage est de 0 à 240
* ``human_w`` : la largeur du visage humain détecté, la plage est de 0 à 320
* ``human_h`` : la hauteur du visage humain détecté, la plage est 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, la plage est de 0 à 320
* ``traffic_sign_y`` : la valeur y de la coordonnée centrale du panneau de signalisation détecté, la plage est de 0 à 240
* ``traffic_sign_w`` : la largeur du panneau de signalisation détecté, la plage est de 0 à 320
* ``traffic_sign_h`` : la hauteur du panneau de signalisation détecté, la plage est 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, la plage est de 0 à 320
* ``gesture_y`` : la valeur y de la coordonnée centrale du geste détecté, la plage est de 0 à 240
* ``gesture_w`` : la largeur du geste détecté, la plage est de 0 à 320
* ``gesture_h`` : la hauteur du geste détecté, la plage est de 0 à 240
* ``gesture_t`` : le contenu du geste détecté, la liste des valeurs est `["paper","scissor","rock"]`
* ``qr_data`` : le contenu du QR code détecté
* ``qr_x`` : la valeur x de la coordonnée centrale du QR code détecté, la plage est de 0 à 320
* ``qr_y`` : la valeur y de la coordonnée centrale du QR code détecté, la plage est de 0 à 240
* ``qr_w`` : la largeur du QR code détecté, la plage est de 0 à 320
* ``qr_h`` : la hauteur du QR code détecté, la plage est de 0 à 320