.. note::

    こんにちは、SunFounderのRaspberry Pi & Arduino & ESP32愛好家コミュニティへようこそ！Facebook上でRaspberry Pi、Arduino、ESP32についてもっと深く掘り下げ、他の愛好家と交流しましょう。

    **参加する理由は？**

    - **エキスパートサポート**：コミュニティやチームの助けを借りて、販売後の問題や技術的な課題を解決します。
    - **学び＆共有**：ヒントやチュートリアルを交換してスキルを向上させましょう。
    - **独占的なプレビュー**：新製品の発表や先行プレビューに早期アクセスしましょう。
    - **特別割引**：最新製品の独占割引をお楽しみください。
    - **祭りのプロモーションとギフト**：ギフトや祝日のプロモーションに参加しましょう。

    👉 私たちと一緒に探索し、創造する準備はできていますか？[|link_sf_facebook|]をクリックして今すぐ参加しましょう！

.. _py_computer_vision:

7. コンピュータービジョン
===========================

このプロジェクトでは、コンピュータービジョンの分野に正式に入ります！

**コードの実行**

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block::

    cd ~/picar-x/example
    sudo python3 7.display.py

**画像の表示**

コードを実行すると、ターミナルに次のプロンプトが表示されます：

.. 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)

次に、ブラウザで ``http://<your IP>:9000/mjpg`` にアクセスして、ビデオ画面を表示できます。例えば： ``https://192.168.18.113:9000/mjpg``

.. image:: img/display.png


プログラムを実行すると、最後に以下の情報が表示されます：


* 機能を呼び出すためにキーを入力してください！
* q: 写真を撮る
* 1: 色の検出 : 赤
* 2: 色の検出 : オレンジ
* 3: 色の検出 : 黄色
* 4: 色の検出 : 緑
* 5: 色の検出 : 青
* 6: 色の検出 : 紫
* 0: 色の検出をオフにする
* r: QRコードをスキャン
* f: 顔の検出をオン/オフに切り替える
* s: 検出されたオブジェクトの情報を表示

プロンプトに従って、対応する機能をアクティブにしてください。

    *  **写真を撮る**

        ターミナルで ``q`` と入力してEnterを押します。カメラが現在見ている画像が保存されます（色の検出機能がオンになっている場合は、保存された画像にマークボックスも表示されます）。
        Raspberry Piの ``/home/{username}/Pictures/`` ディレクトリからこれらの写真を見ることができます。
        :ref:`filezilla` のようなツールを使用して、写真をPCに転送できます。
        

    *  **色の検出**

        ``1〜6`` の間の数字を入力すると、「赤、オレンジ、黄色、緑、青、紫」のうちの一つの色を検出します。 ``0`` を入力すると、色の検出をオフにします。

        .. image:: img/DTC2.png

        .. note:: 色の検出には :download:`PDFカラーカード <https://github.com/sunfounder/sf-pdf/raw/master/prop_card/object_detection/color-cards.pdf>` をダウンロードして印刷することができます。


    *  **顔の検出**

        ``f`` と入力して顔の検出をオンにします。

        .. image:: img/DTC5.png

    *  **QRコードの検出**

        ``r`` と入力してQRコード認識を開きます。QRコードが認識されるまで他の操作はできません。QRコードのデコード情報がターミナルに表示されます。

        .. image:: img/DTC4.png

    *  **情報の表示**

        ``s`` と入力すると、ターミナルに顔の検出（および色の検出）対象の情報が表示されます。測定されたオブジェクトの中心座標（X、Y）とサイズ（幅、高さ）を含みます。


**コード** 


.. code-block:: python

    from pydoc import text
    from vilib import Vilib
    from time import sleep, time, strftime, localtime
    import threading
    import readchar
    import os

    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
        username = os.getlogin()

        path = f"/home/{username}/Pictures/"
        Vilib.take_photo(name, path)
        print('photo save as %s%s.jpg'%(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 = readchar.readkey()
            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()

**どのように動作するのか？**

ここで注意するべき最初のことは、次の機能です。これらの2つの機能により、カメラを起動できます。

.. code-block:: python

    Vilib.camera_start()
    Vilib.display()

「オブジェクト検出」に関連する機能：

* ``Vilib.face_detect_switch(True)`` : 顔検出のオン/オフ切替
* ``Vilib.color_detect(color)`` : 色検出について、一度に1色の検出のみ実行できます。入力できるパラメータは： ``"red"`` , ``"orange"`` , ``"yellow"`` , ``"green"`` , ``"blue"`` , ``"purple"``
* ``Vilib.color_detect_switch(False)`` : 色検出のオフ切替
* ``Vilib.qrcode_detect_switch(False)`` : QRコード検出のオン/オフ切替、QRコードのデコードデータを返します。
* ``Vilib.gesture_detect_switch(False)`` : ジェスチャー検出のオン/オフ切替
* ``Vilib.traffic_sign_detect_switch(False)`` : 交通標識検出のオン/オフ切替

標的によって検出された情報は ``detect_obj_parameter = Manager().dict()`` 辞書に保存されます。

メインプログラムでは、次のように使用できます：

.. code-block:: python

    Vilib.detect_obj_parameter['color_x']

辞書のキーとその使い方は、次のリストに示されています：

* ``color_x``：検出された色ブロックの中心座標のx値、範囲は0〜320
* ``color_y``：検出された色ブロックの中心座標のy値、範囲は0〜240
* ``color_w``：検出された色ブロックの幅、範囲は0〜320
* ``color_h``：検出された色ブロックの高さ、範囲は0〜240
* ``color_n``：検出された色パッチの数
* ``human_x``：検出された人間の顔の中心座標のx値、範囲は0〜320
* ``human_y``：検出された顔の中心座標のy値、範囲は0〜240
* ``human_w``：検出された人間の顔の幅、範囲は0〜320
* ``human_h``：検出された顔の高さ、範囲は0〜240
* ``human_n``：検出された顔の数
* ``traffic_sign_x``：検出された交通標識の中心座標のx値、範囲は0〜320
* ``traffic_sign_y``：検出された交通標識の中心座標のy値、範囲は0〜240
* ``traffic_sign_w``：検出された交通標識の幅、範囲は0〜320
* ``traffic_sign_h``：検出された交通標識の高さ、範囲は0〜240
* ``traffic_sign_t``：検出された交通標識の内容、値のリストは `['stop','right','left','forward']`
* ``gesture_x``：検出されたジェスチャーの中心座標のx値、範囲は0〜320
* ``gesture_y``：検出されたジェスチャーの中心座標のy値、範囲は0〜240
* ``gesture_w``：検出されたジェスチャーの幅、範囲は0〜320
* ``gesture_h``：検出されたジェスチャーの高さ、範囲は0〜240
* ``gesture_t``：検出されたジェスチャーの内容、値のリストは `["paper","scissor","rock"]`
* ``qr_date``：検出されているQRコードの内容
* ``qr_x``：検出対象のQRコードの中心座標のx値、範囲は0〜320
* ``qr_y``：検出対象のQRコードの中心座標のy値、範囲は0〜240
* ``qr_w``：検出対象のQRコードの幅、範囲は0〜320
* ``qr_h``：検出対象のQRコードの高さ、範囲は0〜320