Отслеживание Raspberry Pi Ball

(Примечание:это расширенное руководство, оно не предназначено для новичков в Linux.)

В этом уроке я продемонстрирую, как отслеживать мячи для настольного тенниса с помощью OpenCV на Raspberry Pi. Его можно использовать для отслеживания любого круглого объекта, если он может быть хорошо обнаружен на его фоне. Это может быть полезно в роботах для отслеживания мяча и подобных проектах.

Что вам нужно:

1. Raspberry Pi (с установленной последней версией Raspbian вы можете получить его здесь:https://www.raspberrypi.org/downloads/ Следуйте инструкциям по установке на том же сайте)

2. Веб-камера USB (тестовая, которую поддерживает Rasppi)

3. Хост Linux (предпочтительно Linux Mint / Ububtu), который я тестировал с Linux Mint 17.

4. Опыт работы с системами Debian

Шаг 1. Начальная настройка

Инструкции:

1. Установите Rpi-соединения:клавиатура, мышь, веб-камера, адаптер Ethernet или Wi-Fi, отображение через HDMI, питание

2. Включите Rpi

3. Загрузитесь в графический интерфейс Raspbian на своем Rpi (загрузка Raspbian в графический интерфейс)

4. Откройте терминал и установите OpenCV (следуйте отличному руководству Тревора Эпплтона, чтобы убедиться, что OpenCV установлен правильно. Установите OpenCV на Rpi)

5. Скопируйте файл «bdtct.py» в домашнюю папку вашего rpi либо с помощью scp, либо с помощью флэш-накопителя.

Шаг 2. Запустите код (он же забавная часть)

В терминале вашего rpi перейдите в папку, в которую вы скопировали bdtct.py

2. Выполните следующую команду:

sudo python bdctc.py

Должно открыться 5 окон, как на картинке выше

3. Принесите мяч для настольного тенниса (по возможности используйте желтый) перед веб-камерой.

5. Мяч следует отслеживать в окне «трекинг». В противном случае отрегулируйте ползунки в окнах «HueComp», «SatComp», «ValComp» соответственно так, чтобы только область мяча для настольного тенниса выглядела белой в «закрывающем» окне (см. Рисунок выше). Возможно, вам придется немного поэкспериментировать, чтобы это сработало. Запишите значения ползунков, для которых он работает для вас, вы можете позже отредактировать их в bdtct.py.

Шаг 3. Знакомство с алгоритмом

Откройте файл bdtct.py в текстовом редакторе.

Код bdtct.py выполняет следующие действия:

1. Принимая входные данные «cap =cv2.VideoCapture (-1)»

2. Измените размер видеокадра до размера 320 × 240, чтобы наш rpi мог выдавать больше кадров в секунду.

3. Создание визуальных элементов, таких как окна «HueComp», «SatComp», «ValComp» с соответствующими ползунками min и max.

4. Преобразование входных данных из BGR в систему HSV «hsv =cv2.cvtColor (frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)»

5. Разделение компонентов оттенка, насыщенности и значения.

6. Установка порогового значения для каждого компонента в соответствии с диапазоном пороговых значений, определенным соответствующими ползунками минимума и максимума, для получения двоичного изображения с пороговым значением (см. Рисунок выше)

7. Логически И пороговые компоненты оттенка, насыщенности и значения вместе, чтобы получить грубое двоичное изображение, в котором только пиксели мяча для настольного тенниса белые, а все остальное - черное. (см. рисунок выше)

8. Сглаживание изображения с оператором AND «close =cv2.GaussianBlur (close, (5,5), 0)»

9. Использование HoughCircles для обнаружения кругов на изображении

10. Нарисуйте обнаруженные круги на исходной рамке ввода.

Подробнее:отслеживание Raspberry Pi Ball