Pelacakan Bola Raspberry Pi

(Catatan:Ini adalah tutorial lanjutan, tidak ditujukan untuk pemula linux.)

Dalam tutorial ini, saya akan mendemonstrasikan cara melacak bola tenis meja menggunakan OpenCV di Raspberry Pi. Ini dapat digunakan untuk melacak objek melingkar apa pun selama dapat dideteksi dengan baik dari latar belakangnya. Ini dapat membantu robot pelacak bola dan proyek serupa.

Hal-hal yang Anda butuhkan:

1. Raspberry Pi (dengan Raspbian terbaru terinstal, Anda bisa mendapatkannya dari sini:https://www.raspberrypi.org/downloads/ Ikuti petunjuk instalasi di situs yang sama)

2. Webcam USB (uji yang didukung Rasppi)

3. Sebuah host linux (sebaiknya Linux Mint/Ububtu ) Saya telah menguji dengan Linux Mint 17.

4. Pengalaman dengan sistem debian

Langkah 1:Penyiapan Awal

Petunjuk:

1. Buat koneksi Rpi:Keyboard, Mouse, Webcam, ethernet atau dongle wifi, Tampilan melalui HDMI, Power

2. Nyalakan Rpi Anda

3. Boot ke GUI raspbian di Rpi Anda (boot Raspbian ke GUI)

4. Buka terminal dan instal OpenCV (Ikuti panduan bagus Trevor Appleton untuk memverifikasi bahwa OpenCV diinstal dengan benar Instal OpenCV di Rpi)

5. Salin file “bdtct.py” ke folder home di rpi Anda baik dengan menggunakan scp atau dengan menggunakan flash drive.

Langkah 2:Jalankan kode (alias bagian yang menyenangkan)

Di terminal rpi Anda, navigasikan ke folder tempat Anda menyalin bdtct.py

2. Jalankan perintah berikut:

sudo python bdctc.py

Itu harus membuka 5 jendela seperti pada gambar di atas

3. Bawa bola tenis meja (gunakan bola kuning jika memungkinkan) di depan webcam Anda.

5. Bola harus dilacak di jendela "pelacakan". Jika tidak, sesuaikan penggeser di jendela "HueComp", "SatComp", "ValComp" masing-masing sedemikian rupa sehingga hanya wilayah bola tenis meja yang tampak putih di jendela "penutupan" (Lihat gambar di atas untuk referensi). Anda mungkin perlu sedikit bereksperimen agar ini berfungsi. Catat nilai bilah geser yang berfungsi untuk Anda, Anda dapat mengeditnya nanti di bdtct.py .

Langkah 3:Memahami algoritme

Buka file bdtct.py di editor teks.

Kode bdtct.py melakukan hal berikut:

1. Mengambil input dengan “cap =cv2.VideoCapture(-1)”

2. Mengubah ukuran bingkai video ke ukuran 320x240 yang lebih kecil, sehingga rpi kami dapat mengeluarkan lebih banyak bingkai per detik.

3. Membuat elemen visual seperti windows “HueComp”, “SatComp”, “ValComp” dengan slider min dan max masing-masing.

4. Mengubah input dari sistem BGR ke HSV “hsv =cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)”

5. Memisahkan komponen rona, saturasi, dan nilai.

6. Ambang batas setiap komponen sesuai dengan rentang ambang batas yang ditentukan oleh masing-masing penggeser min dan maks untuk mendapatkan gambar ambang biner (lihat gambar di atas)

7. Logikanya DAN komponen rona, saturasi, nilai ambang batas bersama-sama untuk mendapatkan gambar biner kasar di mana hanya piksel bola tenis meja yang berwarna putih, selebihnya semuanya hitam. (lihat gambar di atas)

8. Menghaluskan gambar ANDed “closing =cv2.GaussianBlur(closing,(5,5),0)”

9. Menggunakan HoughCircles untuk mendeteksi lingkaran pada gambar

10. Menggambar lingkaran yang terdeteksi pada bingkai masukan asli.

Untuk detail lebih lanjut:Pelacakan Raspberry Pi Ball