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2017/07/13 08:24

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test CHANGED Viewed

	@@ -1 +1 @@
1	- ~~テンプレートマッチン~~グ~~による座標取得と同時にグ~~ラフ表示をする
1	+ グラフ表示をする。。。

test CHANGED Viewed

@@ -44,253 +44,7 @@
-windowName_3 = u'result'.encode('cp932')
-cv2.namedWindow(windowName_3)
-img_obj = cv2.imread('brack.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
-if img_obj is None:
-	print u'画像が取得できません。'
-	sys.exit()
-src = cv2.VideoCapture('yellow.avi')
-if not src.isOpened():
-	print u'映像が取得できません。'
-	sys.exit()
-retval, frame = src.read()
-height1, width1, channels1 = img_obj.shape
-height2, width2, channels2 = frame.shape
-rec = cv2.VideoWriter('blue.avi', cv.CV_FOURCC('X','V','I','D'), 6, (width2, height2))
-f = open('0deg result.csv', 'ab')
-d2=('0deg result.csv')
-csvWriter = csv.writer(f)
-val = 0
-while True:
-	retval, frame = src.read()
-        if frame is None:
-		break
-	#	テンプレート・マッチングにより相互相関係数を計算
-	img_ccoeff1 = cv2.matchTemplate(frame, img_obj, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
-	#	[-1, 1] を [0, 1] へ
-	cv2.normalize(img_ccoeff1,img_ccoeff1, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
-	#	相互相関係数の最小値・最大値とその座標を抽出
-	cMin, cMax, pMin, pMax1 = cv2.minMaxLoc(img_ccoeff1)
-	#	検出領域の中心座標
-	detect = (pMax1[0] + width1/2, pMax1[1] + height1/2)
-        x = pMax1[0] + width1/2, pMax1[1] + height1/2
-        x1 = (((round(((pMax1[0] + width1/2)-385)*0.327,2))), (round(((pMax1[1] + height1/2)-290)*0.327,2)))
-        x2 = (round(((pMax1[0] + width1/2)-385)*0.327,2))
-        y2 = (round(((pMax1[1] + height1/2)-290)*0.327,2))
-        a = np.array([x2,y2])
-        #	探索画像から検出領域を抽出
-	img_crop = frame[pMax1[1]:pMax1[1]+height1, pMax1[0]:pMax1[0]+width1].copy()
-	#	検出領域に赤色の円と十字を描画
-	cv2.circle(frame, detect, width1/2, (0, 0, 255), 1)
-        cv2.line(frame,((pMax1[0] + width1/2) - 25, pMax1[1] + height1/2), ((pMax1[0] + width1/2) + 25 , pMax1[1] + height1/2), (0, 0, 255), 1)
-        cv2.line(frame,((pMax1[0] + width1/2), (pMax1[1] + height1/2 )-25), ((pMax1[0] + width1/2), (pMax1[1] + height1/2) + 25), (0, 0, 255), 1)
-    #	テンプレート・マッチングにより相互相関係数を計算
-        img_ccoeff2 = cv2.matchTemplate(frame, img_obj, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
-	#	[-1, 1] を [0, 1] へ
-	cv2.normalize(img_ccoeff2,img_ccoeff2, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
-	#	相互相関係数の最小値・最大値とその座標を抽出
-	cMin, cMax, pMin, pMax2 = cv2.minMaxLoc(img_ccoeff2)
-	#	検出領域の中心座標
-	detect = (pMax2[0] + width1/2, pMax2[1] + height1/2)
-        y =  pMax2[0] + width1/2, pMax2[1] + height1/2
-        y1 = (round(((pMax2[0] + width1/2)-385)*0.327,2), round(((pMax2[1] + height1/2)-290)*0.327,2))
-        x3 = (round(((pMax2[0] + width1/2)-385)*0.327,2))
-        y3 = (round(((pMax2[1] + height1/2)-290)*0.327,2))
-        b = np.array([x3, y3])
-        l = np.linalg.norm(b-a)
-        l = (round(l,2))
-        L = (round((x2+x3)/2,2), round((y2+y3)/2,2))
-        LX =round((x2+x3)/2,2)
-        LY =round((y2+y3)/2,2)
-        #	探索画像から検出領域を抽出
-	img_crop = frame[pMax2[1]:pMax2[1]+height1, pMax2[0]:pMax2[0]+width1].copy()
-	#	検出領域に赤色の円と十字を描画
-	cv2.circle(frame, detect, width1/2, (0, 0, 255), 1)
-        cv2.line(frame,((pMax2[0] + width1/2) - 25, pMax2[1] + height1/2), ((pMax2[0] + width1/2) + 25 , pMax2[1] + height1/2), (0, 0, 255), 1)
-        cv2.line(frame,((pMax2[0] + width1/2), (pMax2[1] + height1/2 )-25), ((pMax2[0] + width1/2), (pMax2[1] + height1/2) + 25), (0, 0, 255), 1)
-	#cv2.line(frame, (pMax[0] + width/2, pMax[1] + height/2), (pMax[0] + width/2,(pMax[1] + height)/3), (0, 0, 255), 1)
-	cv2.imshow(windowName_3, frame)
-	rec.write(frame)
- #list = (str(time),str(x) )
-	csvWriter.writerow([str(time)]+[str(x2)]+[str(y2)]+[str(x3)]+[str(y3)]+[str(LX)]+[str(LY)]+[str(l)]+[str(X)]+[str(Y)]+[str(Z)])
-	key = cv2.waitKey(33)							#	キー入力待機（33 ms）
-	if key == 27:									#	ESCキーを押したとき終了
-		break
-# データ読み込み
-d1 = genfromtxt("Planned.csv", delimiter=",")
+d1 = genfromtxt("P.csv", delimiter=",")