Kamerka jako kontroler… Czemu nie? [Kod w C++]

Już myślałem, że nie pamiętam hasła; dawno mnie tu nie było. Ale spoko, do rzeczy.

Kinect, Move i inne tego typu technologie dotarły pod strzechy. Osobiście nie jestem posiadaczem żadnego z nich, jednak gdy mam okazję, to lubię powygłupiać się przed kamerką i na przykład poudawać, że odbijam piłeczkę ping-pongową. Grałem raz na jakiś czas, nie zastanawiając się jak to do końca działa.

Pewnego popołudnia na jednym z laboratoriów bawiliśmy się biblioteką OpenCV, która to służy do przetwarzania obrazów. Na początku przetwarzanie plików JPG, odszumianie tła, wykrywanie krawędzi obiektów itp – wszystko za pomocą gotowych funkcji okazało się być bardzo prostą sprawą.

Potem przyszedł czas na eksperymenty z przetwarzaniem w locie. Obraz kamerki dostarczany i analizowany klatka po klatce, obrabiany za pomocą tych samych funkcji, które były używane do operacji na obrazkach JPG. Fajna sprawa.

A teraz krótkie pytanie i szybka odpowiedź: Jak zrobić prosty kontroler ruchu? Bardzo łatwo! Mianowicie, bierzemy kawałek jednokolorowego kartonu (taki wielkości kartki A5) i rysujemy na nim dwa dowolne, ale identyczne kształty (można wydrukować i nakleić na karton). W moim przypadku kwadraty. Kontroler gotowy! Teraz czas na nieco bardziej skomplikowaną część softwareową. Najpierw należy pobrać i skonfigurować bibliotekę OpenCV – sporo tutoriali dla różnych systemów operacyjnych znajdziecie w sieci, więc nie będę tutaj opisywał jak to zrobić. Po wszystkim odpalamy ulubiony edytor/IDE/cokolwiek w czym możemy pisać programy w C++ (ponoć C# też się nada, ale osobiście nie próbowałem). I do dzieła!

W dalszej części pominę szczegóły. Może zachęcę Was w ten sposób do czytania dokumentacji ;]

Najpierw podpinamy kamerkę do zmiennej:

CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(CV_ANY_CAP);

Następnie w nieskończonej pętli (lub skończonej jakimś sygnałem/klawiszem/timeoutem) odczytujemy kolejne klatki przesłane z kamerki:

IplImage* frame = cvQueryFrame(capture);

Teraz za pomocą bibliotecznych funkcji działamy na obiekcie frame – pozbywamy się szumów, niepożądanych małych elementów oraz rysujemy krawędzie znalezionych obiektów. Ja używam do tego funkcji cvErode, cvDilate, cvSmooth i cvCanny. Po wstępnej obróbce otrzymujemy obrazek z wyróżnionymi krawędziami obiektów.
Teraz wypada wyróżnić kontury, które łączą się ze sobą tworząc jakieś wielokąty. Do tego celu używamy funkcji cvFindContours, która odpowiednio wywołana (znów odsyłam do dokumentacji) utworzy listę kształtów na obrazie. Iterując sobie po kształtach szukamy narysowanego przez nas kształtu. Jak go rozpoznać? Tu przychodzi z pomocą statystyka i momenty Hu, o których polecam poczytać na Wikipedii. Generalnie są to wartości jednoznacznie identyfikujące kształt, które nie są czułe na pochylenie i obrót danego kształtu. Słowem – jeśli znamy pierwsze 2 momenty Hu naszego obiektu, to jeśli poprawnie rozpoznamy jego kontury, niezależnie od położenia określimy, że to jest nasz obiekt. Do wyznaczania momentów Hu istnieje funkcja cvGetHuMoments (ładnie opisana w dokumentacji). Ok, wszystko pięknie, mamy rozpoznane milijon obiektów na obrazie, wyznaczone ich momentyHu i inne pierdy, ale nie wiemy jak określić te wartości dla narysowanych przez nas na kartonie figur. Są dwie drogi – pierwsza, zapewne stosowana na UAMie, to liczenie ich ręcznie; druga – przystawienie wzorca tak blisko kamerki, że rozpozna ona tylko jeden obiekt i wypisze jego momenty Hu na konsoli. Wybór należy do Was.
Screenshot mojego dzieła.
Finiszujemy! Teraz wystarczy sprawdzić, czy w danej klatce znaleźliśmy 2 obiekty o zadanym momencie Hu. Jeśli tak, to w dowolny sposób liczymy dla nich jakąś wartość będącą punktem – najlepiej środek ciężkości. Układamy równanie prostej przechodzącej przez owe środki ciężkości (jeśli nie wiesz jak to zrobić, to zmień zainteresowania informatyczne na zbieranie kasztanów). Do jakiejś zmiennej typu zmiennoprzecinkowego podstawiamy wartość współczynnika kierunkowego prostej. Możemy obliczyć arcustangens od tej wartości i w ten sposób otrzymamy kąt nachylenia naszego kontrolera.
Prawda, że proste? Jak doprowadzę do porządku kod mojego programu, to go tutaj dorzucę, aktualnie napawajcie się opisem.
A na koniec kilka Hintów:

  1. Kontroler musi być dość sztywny, żeby był równo oświetlany i niepotrzebnie się nie zaginał.
  2. Obiekty na kontrolerze powinny być proste (kwadraty, koła, trójkąty); co prawda zdarzało się, że rozpoznawanym przez mój system elementem kontrolera był włącznik światła na ścianie lub karton stojący na szafie, ale i to można łatwo obejść definiując minimalny rozmiar obiektu.
  3. Kontroler powinien mieć duży kontrast – najlepiej czarne obiekty na białym tle.
  4. Nie ma złotego środka na określenie parametrów metod odszumiających obrazek. Trzeba działać metodą odkrywkową.
  5. Moje rozwiązanie nie jest doskonałe i potrafi być zależne od ilości światła padającego na kontroler 😦
  6. Przy rozpoznawaniu obiektów pod uwagę można brać tylko pierwszy moment Hu lub dwa pierwsze.
  7. Należy unikać operatorów równościowych przy porównaniu momentu Hu oczekiwanego z momentem Hu obiektu. Najlepiej założyć sobie margines błędu rzędu 0.01 i sprawdzać, czy różnica między bieżącym momentem Hu a danym jest mniejsza od 0.01 i wtedy zaklasyfikować obiekt jako rozpoznany.
  8. Warto zdefiniować przed pętlą dwa liczniki – ilość ramek rozpoznanych i ilość wszystkich ramek. W ten sposób możemy po wyjściu z pętli określić jaka część klatek została prawidłowo rozpoznana. Jeśli wynik sięgnie 30% to jest dobrze, 50% – wybitnie, 70% – tyle wyciąga Move produkowany przez pewną znaną japońską firmę. Moje wyniki po kilku optymalizacjach dotarły do 65%, więcej nie dałem rady.

To tyle, życzę powodzenia.

Kod w C++ dla leniwych:

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <sys/time.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>

#define OBJB1 0.1665 // pierwszy
#define OBJB2 0.0004 // drugi
#define OBJB3 0.0001 // trzeci moment Hu dla kwadratu

using namespace std;

int main(int argc, const char* argv[]) {

	CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0);

	cvNamedWindow("afterEffects", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	CvScalar colorB = CV_RGB( 0, 255, 0 );

	int minimalnaWielkosc = 10000, pole = 0;
	float iloraz = 1;

	while (1) {

		IplImage* frame = cvQueryFrame(capture);

		frame = ContrastBrightness(frame, 70, 40);

		minimalnaWielkosc = (640 / 12) * (480 / 12);

		IplImage *kopia = cvCreateImage(cvSize(640, 480), IPL_DEPTH_8U, 1);

		cvFlip(frame, frame, 2);

		cvCvtColor(frame, kopia, CV_RGB2GRAY);

		cvSmooth(kopia, kopia, CV_GAUSSIAN, 11, 11, 2, 2);
		cvCanny(kopia, kopia, 10, 60, 3);

		CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
		CvSeq* contour = 0;
		cvFindContours(kopia, storage, &contour, sizeof(CvContour),
				CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

		bool elem1 = 0;
		int rX1 = 0, rY1 = 0;

		for (int i = 0; contour != 0; contour = contour->h_next, i++) {

			static CvMoments* moments = new CvMoments();
			cvMoments(contour, moments);
			static CvHuMoments* huMoments = new CvHuMoments();
			cvGetHuMoments(moments, huMoments);

			CvRect r = cvBoundingRect(contour, 1);

			iloraz = (float) (abs(r.width - r.height))
					/ (float) max(r.width, r.height);

			pole = r.width * r.height;

			if ((pole > minimalnaWielkosc) && (iloraz < 0.4)
					&& (abs(huMoments->hu1 - OBJB1) < 0.5)
					&& (abs(huMoments->hu2 - OBJB2) < 0.005)) { // kwadrat

				cvDrawContours(frame, contour, colorB, colorB, CV_FILLED);

				if (elem1 == 0) {

					elem1 = 1;
					rX1 = r.x;
					rY1 = r.y;

				}

				if ((elem1 == 1)
						&& ((abs(rY1 - r.y) > 50) || ((abs(rX1 - r.x) > 50)))) {

					double a = ((double) (rY1 - r.y)) / ((double) (rX1 - r.x));
					a = atan(a);
					std::cout << a * 180 / 3.14 << endl;

					sendAngle(a*1.3); // zaimplementuj funkcje wysyłającą wartość do jakiegoś urządzenia/pliku/po sieci/...

					elem1 = 0;

				}

			}

			cvReleaseMemStorage(&storage);

		}

		cvShowImage("afterEffects", frame);

		cvReleaseImage(&kopia);
		cvReleaseImage(&frame);

		if ((cvWaitKey(10) & 255) == 27) { // Wciśnięcie ESC kończy działanie programu

			break;

		}

	}

	cvReleaseCapture(&capture);
	cvDestroyWindow("mywindow");
	cvDestroyWindow("afrerEffects");

	return 0;
}
Reklamy

3 thoughts on “Kamerka jako kontroler… Czemu nie? [Kod w C++]

  1. STAR_WARS pisze:

    Bardzo przyjemnie czyta się Twoje posty. Widać, że naprawdę informatyka jest Twoją pasją. Zazdroszczę. Tylko nie opuszczaj nas znowu. Pisz częściej 😉

  2. BrakSlow pisze:

    Bez komentarza. Bardzo słaby post. Najgorszy od dłuższego czasu jaki czytałam o opencv.

    • Dziękuję za opinię oraz za przypomnienie, że 6 lat temu prowadziłem bloga. Miło sie zrobiło, gdy dostałem powiadomienie, że ktoś skomentował posta, którego stworzyłem na drugim roku studiów. Pięknie przywołane wspomnienia.

Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie na Facebooku

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Wyloguj / Zmień )

Zdjęcie na Google+

Komentujesz korzystając z konta Google+. Wyloguj / Zmień )

Connecting to %s

%d blogerów lubi to: