質問編集履歴
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質問の更新
title
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@@ -1,1 +1,1 @@
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+
ターミナル上にコメントを出したい
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body
CHANGED
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@@ -1,264 +1,1 @@
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1
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###環境
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2
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python 3.7
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3
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-
raspberry pi 3
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4
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-
OpenCV 4.x
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5
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-
numpy OS(buster)にもともと入っていたもの
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6
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7
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###現状・問題点
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8
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1
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+
ターミナル上に数値、またはコメントを残すにはどのようにするのでしょうか
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9
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-
その研究は何年か引き継がれている研究ですが、引き継ぎ状態が悪く、私に引き継いだ方も今までのプログラム(コード？）を理解していませんでした。また、私の知識の浅さも相まって、研究が進まない状況にあります。
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10
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11
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-
そこで、プログラミングの先輩方にご教授していただきたく、質問をさせていただきました。
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13
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-
###画像処理で行いたいこと
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文で説明を行うと長くなってしまうので図を書きました。
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-
###作成されたコード
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-
一応、研究内容ですので私の分からないところに関係ない場所は割愛させていただいております。
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20
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また、この以下のコードは３つのコード分あります。それぞれの分け目にコード名が記載されています。(Autonomous.py , processing.py , p_value.py です。)
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22
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-
```python
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23
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-
"Autonomous.py"
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24
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import sys
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-
from PyQt5.QtWidgets import *
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-
from PyQt5.QtGui import *
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27
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-
from PyQt5.QtCore import *
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28
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-
import subprocess
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29
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-
import time
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30
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-
import numpy as np
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31
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-
import cv2
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32
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-
import RPi.GPIO as GPIO
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33
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-
#ここから下４つは自作モジュール
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34
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-
import processing
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-
import HSV_GUI
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-
import motor_GUI as motor
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-
import motor_PWM
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38
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-
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39
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-
class Tab1Widget(QWidget):
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40
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-
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41
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-
def __init__(self):
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42
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-
super().__init__()
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43
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-
self.title = "自律走行"
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44
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-
self.left = 50
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45
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-
self.top = 50
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46
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-
self.width = 1300
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47
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-
self.height = 1200
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48
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-
self.initUI()
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49
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-
self.counter = 0
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50
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-
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51
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-
def initUI(self):
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52
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-
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53
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-
super(Tab1Widget, self).__init__()
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54
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-
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
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55
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-
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56
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-
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)
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57
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-
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,200)
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58
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-
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS,10)
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59
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-
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60
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-
self.camera_run = 0
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61
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-
self.auto_run = 0
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62
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-
self.countM = 0
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63
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-
self.M = 1
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64
|
-
self.Duty_R = self.Duty_L = 0
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65
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-
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66
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-
self.H1 = 30
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67
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-
self.H2 = 90
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68
|
-
self.countHSV2 = 0
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69
|
-
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70
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-
self.view1 = QGraphicsView()
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71
|
-
self.scene1 = QGraphicsScene()
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72
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-
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73
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-
#PyQtでGUI作成（略）
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74
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-
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75
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-
def camera_ON(self):
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76
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-
self.camera_run = 1
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77
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-
self.camera_set()
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78
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-
timer = QTimer(self.view1）
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79
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-
timer.timeout.connect(self.camera_set)
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80
|
-
timer.start(300)
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81
|
-
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82
|
-
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83
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-
def camera_OFF(self):
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84
|
-
self.camera_run = 0
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85
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-
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86
|
-
def camera_set(self):
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87
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-
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88
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-
ret, cv_img = self.cap.read()
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89
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-
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90
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-
if ret == False:
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91
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-
return
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92
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-
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93
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-
self.img_src = cv_img
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94
|
-
cv_img_RGB = cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
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95
|
-
cv_img_RGB = cv2.resize(cv_img_RGB,(250,250))
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96
|
-
cv_img_RGB = cv2.rectangle(cv_img_RGB, (60, 100), (190, 190), (255, 0, 0), 2, 3)
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97
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-
height, width, dim = cv_img_RGB.shape
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98
|
-
bytesPerLine = dim * width
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99
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-
self.image = QImage(cv_img_RGB.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
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100
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-
self.item = QGraphicsPixmapItem(QPixmap.fromImage(self.image))
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101
|
-
self.scene.addItem(self.item)
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102
|
-
self.view1.setScene(self.scene)
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103
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-
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104
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-
#分からない範囲が画像処理のため自律移動のコードは割愛します。
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105
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-
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106
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-
if __name__ == "__main__":
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107
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-
app = QApplication(sys.argv)
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108
|
-
ex = Tab1Widget()
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109
|
-
sys.exit(app.exec_())
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110
|
-
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111
|
-
"""
|
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112
|
-
"""
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113
|
-
"processing.py"
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114
|
-
import numpy as np
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115
|
-
import math
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116
|
-
import cv2
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117
|
-
import time
|
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118
|
-
import RPi.GPIO as GPIO
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119
|
-
#以下3つは自作モジュール
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120
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-
import P_value as p_v
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121
|
-
import HSV
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122
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-
import motor
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123
|
-
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124
|
-
def camera(auto_run,img_src,countM,H1,H2): #Autonomous.pyから()内の数値を取得
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125
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-
t1 = time.time()
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126
|
-
if auto_run == 0:
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127
|
-
return
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128
|
-
count_hsv = 0
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129
|
-
count_p = F = F2 = F3 = P = countHSV2 = 0
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130
|
-
row_mean_p = row_mean_p2 = h3 = 0
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131
|
-
row_mean_p3 = 320
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132
|
-
|
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133
|
-
S1 = 50
|
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134
|
-
S2 = 255
|
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135
|
-
imageX = 160
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136
|
-
imageY = 60
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137
|
-
M = 1
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138
|
-
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139
|
-
#Autonomous.pyから得たカメラ画像 img_src の画像処理
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140
|
-
img_src=cv2.resize(img_src,(imageX,imageY))
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141
|
-
hsv = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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|
142
|
-
img_src0 = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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|
143
|
-
lower_green = np.array([H1, S1, 30])
|
|
144
|
-
upper_green = np.array([H2, S2,255])
|
|
145
|
-
img_mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
|
|
146
|
-
# 8近傍の定義
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147
|
-
neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]],np.uint8)
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|
148
|
-
img_erosion = cv2.erode(img_mask,neiborhood8,iterations=2)
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|
149
|
-
img_erosion = cv2.erode(img_erosion,neiborhood8,iterations=2)
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150
|
-
img_dilation = cv2.dilate(img_erosion,neiborhood8,iterations=2)
|
|
151
|
-
img_dilation = cv2.dilate(img_dilation,neiborhood8,iterations=2)
|
|
152
|
-
img_dst = cv2.bitwise_and(img_src, img_src, mask=img_dilation)
|
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153
|
-
img_dst2 = cv2.bitwise_and(img_src, img_src, mask=img_mask)
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|
154
|
-
|
|
155
|
-
start = time.time()
|
|
156
|
-
row_mean_L , row_mean_R ,p_vaiue3 = p_v.Get_MotorParameter(img_mask,1 ,F3)
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157
|
-
|
|
158
|
-
F3 = int(-p_vaiue3)
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|
159
|
-
|
|
160
|
-
count_hsv += 1
|
|
161
|
-
if count_hsv == 20 or count_hsv == 25 or count_hsv == 30 :
|
|
162
|
-
img_dst, H1, H2 ,S1 , S2 , countHSV2 = HSV.HSV_value (img_dst, H1, H2,countHSV2)
|
|
163
|
-
countM += 1
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
t2 = time.time()
|
|
166
|
-
elapsed_time = t2 - t1
|
|
167
|
-
|
|
168
|
-
return p_vaiue3 ,img_src0 ,elapsed_time,countM
|
|
169
|
-
|
|
170
|
-
"""
|
|
171
|
-
"""
|
|
172
|
-
"P_value.py"
|
|
173
|
-
import numpy as np
|
|
174
|
-
import math
|
|
175
|
-
|
|
176
|
-
import time
|
|
177
|
-
countM = 0
|
|
178
|
-
def Get_MotorParameter(img1, y_number=1, F3=0 ): #緑判定後の二値画像取得
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|
179
|
-
#変数定義（メモリ領域確保）
|
|
180
|
-
img_mean = 0
|
|
181
|
-
y_img1 = img1.shape[0]
|
|
182
|
-
x_img1 = img1.shape[1]
|
|
183
|
-
xhalf_img1 = x_img1 // 2
|
|
184
|
-
count = np.uint(0)
|
|
185
|
-
img_maskL = np.zeros( ( y_number, xhalf_img1 ), np.uint8)
|
|
186
|
-
img_maskR = np.zeros( ( y_number, xhalf_img1 ), np.uint8)
|
|
187
|
-
Left_crd = np.zeros( ( 2 , ), np.uint16)
|
|
188
|
-
Right_crd = np.zeros( ( 2 , ), np.uint16)
|
|
189
|
-
row_mean_L = np.zeros( ( y_img1 ), np.uint16)
|
|
190
|
-
row_mean_R = np.zeros( ( y_img1 ), np.uint16)
|
|
191
|
-
p_vaiue = p_vaiue2 = p_vaiue3 = Left_crd_max = Right_crd_min = 0
|
|
192
|
-
G_vaiue3 = G_vaiue2 = G_vaiue1 = 0
|
|
193
|
-
X = 0
|
|
194
|
-
X2 = 0
|
|
195
|
-
Y = 0
|
|
196
|
-
X_gap = 15
|
|
197
|
-
F4 = F5 = F3 = 0
|
|
198
|
-
if F3 < -X :
|
|
199
|
-
F4 = -F3 - X
|
|
200
|
-
if F3 > X :
|
|
201
|
-
F5 = F3 - X
|
|
202
|
-
|
|
203
|
-
|
|
204
|
-
if y_number == 1:
|
|
205
|
-
for y in range(Y,img1.shape[0]-Y, 1):
|
|
206
|
-
#'''一行ずつ処理
|
|
207
|
-
img_maskL = img1[ y , X + F3 + F4 : xhalf_img1 + F3 - X2]
|
|
208
|
-
img_maskR = img1[ y, xhalf_img1 + F3 + X2 : x_img1 - X + F3 -F5]
|
|
209
|
-
Left_crd = np.array( np.where( img_maskL > 0 ) ) [0,:]
|
|
210
|
-
Right_crd = np.array( np.where( img_maskR > 0 ) ) [0,:]
|
|
211
|
-
Left_Mean =np.mean( Left_crd )
|
|
212
|
-
Right_Mean = np.mean( Right_crd )
|
|
213
|
-
if (Left_Mean > 0) and ( Right_Mean > 0 ) :
|
|
214
|
-
Left_crd_max = np.max( Left_crd )
|
|
215
|
-
Right_crd_min = np.min( Right_crd )
|
|
216
|
-
count += 1
|
|
217
|
-
row_mean_L[y+(y_number//2)] = int(Left_crd_max + X + F3 + F4 )
|
|
218
|
-
row_mean_R[y+(y_number//2)] = int(Right_crd_min + xhalf_img1 + F3 + X2)
|
|
219
|
-
p_vaiue1 = ( xhalf_img1 - Left_crd_max - Right_crd_min - X - (2*F3) + X_gap)
|
|
220
|
-
p_vaiue2 = p_vaiue2 + p_vaiue1
|
|
221
|
-
p_vaiue3 = p_vaiue2 / ((count))
|
|
222
|
-
|
|
223
|
-
|
|
224
|
-
else:
|
|
225
|
-
for y in range(Y,img1.shape[0]-Y, y_number): #複数列処理
|
|
226
|
-
|
|
227
|
-
#'''複数列処理
|
|
228
|
-
img_maskL = img1[ y : y+y_number,X + F3 + F4: xhalf_img1 + F3 - X2]
|
|
229
|
-
img_maskR = img1[ y : y+y_number, xhalf_img1 + F3 + X2 : x_img1 - X + F3 -F5]
|
|
230
|
-
Left_crd=np.array(np.where(img_maskL >0))[1,:]
|
|
231
|
-
Right_crd=np.array(np.where(img_maskR >0))[1,:]
|
|
232
|
-
Left_Mean = np.mean( Left_crd[~np.isnan(Left_crd) ] )
|
|
233
|
-
Right_Mean = np.mean( Right_crd[~np.isnan(Right_crd) ] )
|
|
234
|
-
if (Left_Mean > 0) and ( Right_Mean > 0 ) :
|
|
235
|
-
Left_crd_max = np.max( Left_crd )
|
|
236
|
-
Right_crd_min = np.min( Right_crd )
|
|
237
|
-
count += 1
|
|
238
|
-
row_mean_L[y+(y_number//2)] = int(Left_crd_max + X + F3 + F4 ) #各画素列の平均
|
|
239
|
-
row_mean_R[y+(y_number//2)] = int(Right_crd_min + xhalf_img1 + F3 + X2)
|
|
240
|
-
p_vaiue1 = ( xhalf_img1- Left_crd_max - Right_crd_min - X - (2*F3) + X_gap)
|
|
241
|
-
p_vaiue2 += p_vaiue1
|
|
242
|
-
p_vaiue3 = p_vaiue2 / (count)
|
|
243
|
-
|
|
244
|
-
return row_mean_L , row_mean_R ,p_vaiue3
|
|
245
|
-
```
|
|
246
|
-
###理解しているつもりのこと(間違っていたらご指摘ください)
|
|
247
|
-
・Autonomous.pyについては理解できています。
|
|
248
|
-
・processing.pyについて
|
|
249
|
-
> img_src=cv2.resize(img_src,(imageX,imageY))
|
|
250
|
-
|
|
251
|
-
で、Autonomous.pyから取得したカメラ画像を160×60にしており、その後は画像加工を行っている。
|
|
252
|
-
加工内容も一応理解はしています。
|
|
253
|
-
|
|
254
|
-
###分からないこと
|
|
255
|
-
p_value.pyに関して(numpyに関して)が理解できていません。
|
|
256
|
-
numpyについて学習してみたものの、いざコードを読もうとしてもさっぱりでした。
|
|
257
|
-
> y_img1 = img1.shape[0]
|
|
258
|
-
x_img1 = img1.shape[1]
|
|
259
|
-
xhalf_img1 = x_img1 // 2
|
|
260
|
-
|
|
261
|
-
は、processing.pyから取得した加工済みの画像の高さ・幅・幅の1/2の情報を取得しているのだと思いますが、その後は全く分かりません。
|
|
262
|
-
|
|
263
|
-
この辺はこんなことをしている、程度のざっくりでいいのでご教授いただけますと幸いです。
|
|
264
|
-
自分でも驚くほどの無知なため、大雑把な質問になってしまいましたが先輩のお力をお貸しください。よろしくお願いいたします。
|