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私はロボティクスプロジェクトに取り組んでいます。そこでは、壁のパターンを認識し、それに応じてロボットを配置する必要があります。私はこの画像処理コードを自分のラップトップで開発し、画像を取得し、HSVに変換し、ビットマスクを適用し、Cannyエッジ検出を使用して輪郭を発見した。私はコードをコピーしてラズベリーのパイ3に貼り付けることができたと思った。しかし、処理能力が低下するため、fpsは1未満です。私はコードをスレッドに分離しようとしています。そのため、イメージをキャプチャするスレッド、イメージをHSVに変換してフィルタするスレッド、輪郭フィッティングを行う1つのスレッド。これらが互いに通信するために、私は列を作った。ここで Python画像処理スレッディング
が私の最初のビジョンコードです：import numpy as np
import cv2
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
def onmouse(k, x, y, s, p):
global hsv
if k == 1: # left mouse, print pixel at x,y
print(hsv[y, x])
def distance_to_camera(Kwidth, focalLength, pixelWidth):
return (Kwidth * focalLength)/pixelWidth
def contourArea(contours):
area = []
for i in range(0,len(contours)):
area.append([cv2.contourArea(contours[i]),i])
area.sort()
if(area[len(area) - 1] >= 5 * area[0]):
return area[len(area)-1]
else: return 0
if __name__ == '__main__':
cap = cv2.VideoCapture(0)
"""
cap.set(3, 1920)
cap.set(4, 1080)
cap.set(5, 30)
time.sleep(2)
cap.set(15, -8.0)
"""
KNOWN_WIDTH = 18
# focalLength = focalLength = (rect[1][1] * 74)/18
focalLength = 341.7075686984592
distance_data = []
counter1 = 0
numFrames = 100
samples = 1
start_time = time.time()
while (samples < numFrames):
# Capture frame-by-frame
ret, img = cap.read()
length1, width1, channels = img.shape
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
hsv = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2HSV)
# lower_green = np.array([75, 200, 170])
# lower_green = np.array([53,180,122])
#lower_green = np.array([70, 120, 120])
lower_green = np.array([70, 50, 120])
upper_green = np.array([120, 200, 255])
#upper_green = np.array([120, 200, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
res = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask=mask)
gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged = cv2.Canny(res, 35, 125)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
if (len(contours) > 1):
area,place = contourArea(contours)
#print(area)
if(area != 0):
# print("Contxours: %d" % contours.size())
# print("Hierarchy: %d" % hierarchy.size())
c = contours[place]
cv2.drawContours(img, c, -1, (0, 0, 255), 3)
cv2.drawContours(edged,c, -1, (255, 0, 0), 3)
perimeter = cv2.arcLength(c, True)
M = cv2.moments(c)
cx = 0
cy = 0
if (M['m00'] != 0):
cx = int(M['m10']/M['m00']) # Center of MASS Coordinates
cy = int(M['m01']/M['m00'])
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (255, 0, 0), 2)
cv2.circle(img, (cx, cy), 7, (0, 0, 255), -1)
cv2.line(img, (int(width1/2), int(length1/2)), (cx, cy), (255, 0, 0), 2)
if(rect[1][1] != 0):
inches = distance_to_camera(KNOWN_WIDTH, focalLength, rect[1][1])
#print(inches)
distance_data.append(inches)
counter1+=1
samples+=1
"""
cv2.namedWindow("Image w Contours")
cv2.setMouseCallback("Image w Contours", onmouse)
cv2.imshow('Image w Contours', img)
cv2.namedWindow("HSV")
cv2.setMouseCallback("HSV", onmouse)
cv2.imshow('HSV', edged)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('x'):
break
"""
# When everything done, release the capture
totTime = time.time() - start_time
print("--- %s seconds ---" % (totTime))
print('----%s fps ----' % (numFrames/totTime))
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
--- 13.469419717788696 seconds ---
----7.42422480665093 fps ----
plt.plot(distance_data)
plt.xlabel('TimeData')
plt.ylabel('Distance to Target(in) ')
plt.title('Distance vs Time From Camera')
plt.show()
これは、メインのフレームをつかみ、別のスレッドでそれをフィルタリングし、私のスレッドコード、です。私は等高線フィッティングのための別のスレッドを持っていますが、これらの2つのプロセスでも、スレッドコードは前のコードとほぼ同じFPSを持っています。また、これらの結果は私のラップトップのものであり、ラズベリーパイではありません。
import cv2
import threading
import datetime
import numpy as np
import queue
import time
frame = queue.Queue(0)
canny = queue.Queue(0)
lower_green = np.array([70, 50, 120])
upper_green = np.array([120, 200, 255])
class FilterFrames(threading.Thread):
def __init__(self,threadID,lock):
threading.Thread.__init__(self)
self.lock = lock
self.name = threadID
self.setDaemon(True)
self.start()
def run(self):
while(True):
img1 = frame.get()
img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0)
hsv = cv2.cvtColor(img1.copy(), cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
res = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask=mask)
edged = cv2.Canny(res, 35, 125)
canny.put(edged)
if __name__ == '__main__':
lock = threading.Lock()
numframes = 100
frames = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
filter = FilterFrames(lock=lock, threadID='Filter')
start_time = time.time()
while(frames < numframes):
ret,img = cap.read()
frame.put(img)
frames+=1
totTime = time.time() - start_time
print("--- %s seconds ---" % (totTime))
print('----%s fps ----' % (numframes/totTime))
"""
Results were:
--- 13.590131759643555 seconds ---
----7.358280388197121 fps ----
"""
cap.release()
私はマルチプロセッシングモジュールを使用しての代わりに、このアプリケーションのスレッド化する必要がある場合は、キューのアクセスコードを減速、およびされているかどうか、私が間違っているのものがある場合、私は思っていました。