Código Para Acionar Motores Através De Visão Computacional(Python) - FACENS

Este é um código foi desenvolvido para mover um barco a partir de visão computacional. Utilizando linguagem de programação Python, GNU/Linux baseado em Debian(Linaro), placa Qualcomm Dragonboard 410c e bibliotecas relacionadas ao open source OpenCV. O código consiste em:

Detecção de cores
Tracking de objetos
Localização por coordenadas
Acionamento de motores.

main2.py
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Step 1: Importando Bibliotecas Importantes

Primeiro devemos importar as bibliotecas que vamos utilizar no código. Bibliotecas para visão computacional, analise de argumentos, delay, assistencia ao Python e auxilio de pinagem.

ps.: biblioteca imutils esta comentada por não é necessaria para a utilização do produto final.

Step 2: Indicando E Mapeando Os Pinos Da Dragonboard

Este step é necessário se você for usa a dragonboard como microcontrolador dos motores.

Esta parte do código indica para placa quais pinos serão utilizados e quais suas funções (input ou output,entrada

ou saida), neste caso output.

Se caso de erro indicando que a placa não esta reconhecendo os pinos como output você deve indicar manualmente no " /sys/class/gpio" , utilizando "echo 'numero_da_GPIO' > export", logo após entre no diretório da GPIO "/sys/class/gpio/gpionumero_da_GPIO" e utilizar "echo out > export"

Ps.: Lembrando que nesse caso toda a operação deve ser feito como root e sendo executa na dragonboard 410c com sistema operacional GNU/linux baseado em debian.

Step 3: Funções De Movimento E Acionamento Dos Motores

Estas funções definem como motores serão acionados, podendo ser acionar um motor em um sentido e o outro em outro sentido, ou ligar um motor e desligar o outro, ou desligar os dois motores.

Ps.: Foi necessário o uso de um módulo ponte H para inverter os sentidos dos motores e um level shifter(https://www.instructables.com/id/Level-Shifter-Robô-Aquático); O level shifter foi usado porque as saídas da Dragonboard são 1.8V e o módulo ponte H é 5V.

Step 4: Construindo Argumentos

Nesta parte do código criamos a possibilidade de pegarmos e colocarmos um video gravado como argumento do nosso programa, isso no terminal do linux, como por exemplo "python main.py -v /home/linux/Documentos/video.mp4" e dizer o buffer máximo também.

Step 5: Iniciando Variáveis Necessárias

Nesta parte do código iniciamos variáveis necessárias como variáveis de localização e contadora de frames, que vão auxiliar o código futuramente.

Step 6: Captura De Video

Nas duas primeira linhas iniciamos duas variáveis que vão definir o "range" da cor, ou seja, a faixa de cores(HSV) que a câmera irá detectar, neste caso a câmera detectará um range de amarelo.

Nas próximas linhas de código temos um "if" para decidir se iremos capturar o vídeo através de um vídeo gravado ou vídeo-stream(webcam).

E utilizando funções da biblioteca de OpenCV capturamos o vídeo que desejamos.

Ps.: O "0" dentro da função cv2.VideoCapture(0) indica a webcam a ser utilizada.

Step 7: Utilizando Funções Do OpenCV

Começamos criando o loop em que o programa ira ser executado.

Na próxima linha de código pegamos o frame que iremos utilizar para fazer toda a analise do vídeo, vale ressaltar que o programa funciona analisando frame a frame do vídeo.

Logo após verificamos através de um if se a captura do vídeo esta seguindo como previsto.

Nas próximas duas linhas resolvemos problemas da imagem e convertemos as cores da imagem de BRG (cores trabalhadas pelo o OpenCV; blue,red e green) para HSV.

Nas quatro linhas seguintes são criada as "mascaras" que vão separar a cor amarela de todas as outras cores e jogar dentro de outro frame que a partir dai ele sera analisado este frame, e também retirada de erros capturados pela câmera para melhorar o processamento da imagem.

E nas duas ultimas linhas encontra-se os contornos da mascara e inicializa a localização do centro do objeto.

Step 8: Verificação De Quantidade E Tamanho Do Objeto

Nesta parte do código ocorre a verificação se contém um contorno através do primeiro if. Dentro deste mesmo if nas próximas quatros linhas contém funções que procuram o mais largo contorno que esta na mascara e usa isso para calcular o tamanho minimo do circulo.

O segundo if é para verificar se o contorno tem o tamanho minimo para o calculo de posição, nas três linhas de códigos seguintes é desenhado o circulo e o centroide no frame, e é atualizado a lista do tracking.

Step 9: Entrando No Loop De Movimento

O loop é necessário para analisar os movimentos do barco. Logo em seguida tem um if para verificar se tem algum ponto para fazer o tracking, caso não tiver ele pula as funções de movimento.

O próximo if verifica se foram acumuladas pontos suficientes no buffer.

Nas próximas quatro linhas de código é introduzidos os respectivos valores as variáveis inicializadas anteriormente.

Os próximos quatro if verifica onde esta localizado o objeto e envia uma letra para uma variável para mostra em qual posição esta o objeto.