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Visione Artificiale

In questo progetto, entreremo ufficialmente nel campo della visione artificiale!

Esegui il Codice

cd ~/picrawler/examples
sudo python3 display.py

Visualizza l’Immagine

Dopo aver eseguito il codice, il terminale mostrerà 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)

Puoi quindi inserire http://<il tuo IP>:9000/mjpg nel browser per visualizzare il feed video, ad esempio: https://192.168.18.113:9000/mjpg

Dopo l’avvio del programma, vedrai le seguenti informazioni:

Inserisci un tasto per attivare la funzione!
q: Scatta una foto
1: Rileva colore: rosso
2: Rileva colore: arancione
3: Rileva colore: giallo
4: Rileva colore: verde
5: Rileva colore: blu
6: Rileva colore: viola
0: Disattiva rilevamento colori
r: Scansiona il codice QR
f: Attiva/Disattiva rilevamento volti
s: Mostra informazioni sugli oggetti rilevati

Segui i suggerimenti per attivare le funzioni corrispondenti.

Scatta Foto

Digita q nel terminale e premi Invio. L’immagine attualmente visibile dalla fotocamera sarà salvata (se il rilevamento del colore è attivato, la casella di marcatura apparirà anche nella foto salvata). Puoi trovare queste foto nella directory ~/Pictures/PiCrawler/ del Raspberry Pi. Puoi usare strumenti come Software Filezilla per trasferire le foto sul tuo PC.

Rileva Colore

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

Nota

Puoi scaricare e stampare le Carte dei Colori PDF per il rilevamento dei colori.

Rileva Volto

Digita f per attivare il rilevamento del volto.

Rileva Codice QR

Inserisci r per avviare il riconoscimento del codice QR. Nessuna altra operazione può essere eseguita finché il codice QR non è stato riconosciuto. Le informazioni decodificate del codice QR saranno stampate nel terminale.

Mostra Informazioni

Inserendo s verranno stampate nel terminale le informazioni sul volto rilevato (e sull’oggetto rilevato). Incluse le coordinate centrali (X, Y) e la dimensione (Larghezza, Altezza) dell’oggetto misurato.

Codice

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()

Come Funziona?

La parte fondamentale è l’avvio della fotocamera e il display:

Vilib.camera_start()
Vilib.display()

Funzioni correlate alla «rilevazione degli oggetti»:

Vilib.face_detect_switch(True) : Attiva/Disattiva il rilevamento volti
Vilib.color_detect(color) : Rileva un colore, specifica tra "rosso", "arancione", "giallo", "verde", "blu", "viola"
Vilib.color_detect_switch(False) : Disattiva rilevamento colori
Vilib.qrcode_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva il rilevamento QR code
Vilib.gesture_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva rilevamento gesti
Vilib.traffic_sign_detect_switch(False) : Attiva/Disattiva rilevamento segnali stradali

Informazioni rilevate archiviate nel dizionario detect_obj_parameter = Manager().dict().

Esempio d’uso:

Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

Chiavi del dizionario e loro utilizzo:

color_x: il valore x della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~320
color_y: il valore y della coordinata centrale del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~240
color_w: la larghezza del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~320
color_h: l’altezza del blocco di colore rilevato, con un intervallo di 0~240
color_n: il numero di blocchi di colore rilevati
human_x: il valore x della coordinata centrale del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~320
human_y: il valore y della coordinata centrale del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~240
human_w: la larghezza del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~320
human_h: l’altezza del volto umano rilevato, con un intervallo di 0~240
human_n: il numero di volti rilevati
traffic_sign_x: il valore x della coordinata centrale del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~320
traffic_sign_y: il valore y della coordinata centrale del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~240
traffic_sign_w: la larghezza del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~320
traffic_sign_h: l’altezza del segnale stradale rilevato, con un intervallo di 0~240
traffic_sign_t: il contenuto del segnale stradale rilevato; l’elenco dei valori è [“stop”,”right”,”left”,”forward”]
gesture_x: il valore x della coordinata centrale del gesto rilevato, con un intervallo di 0~320
gesture_y: il valore y della coordinata centrale del gesto rilevato, con un intervallo di 0~240
gesture_w: la larghezza del gesto rilevato, con un intervallo di 0~320
gesture_h: l’altezza del gesto rilevato, con un intervallo di 0~240
gesture_t: il contenuto del gesto rilevato; l’elenco dei valori è [«paper»,»scissor»,»rock»]
qr_date: il contenuto del codice QR rilevato
qr_x: il valore x della coordinata centrale del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320
qr_y: il valore y della coordinata centrale del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~240
qr_w: la larghezza del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320
qr_h: l’altezza del codice QR rilevato, con un intervallo di 0~320