2019年电赛B题视觉源码

在锡月平台上移植好的源程序

# -*- coding:utf-8 -*-
# 创建时间：2019年8月8日
# 功能：模式一：二维码/条形码识别+拐点圆柱识别
#      模式二：靶子识别定位

import numpy as np
import imutils
import time
import cv2
import V_Display as vd
import V_UCom as com
import pyzbar.pyzbar as pyzbar

# 模式一发送数据
Uart_buf1 = [0x55, 0xAA, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
             0x00, 0x00, 0x00, 0xAA]
# 模式三发送数据
Uart_buf3 = [0x55, 0xAA, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00,
             0x00, 0x00, 0x00, 0xAA]

# 切换两种模式的标志位
global flag
flag = 0  # 默认模式一


# 二维码识别函数
# 输入参数：读取图像矩阵
# 返回参数：image标记后的图像矩阵;C_x,C_y：目标二维码中心点坐标；
# （返回参数：flag：等于1时表示成功检测到二维码，0表示未成功检测）
def decodeDisplay(image):
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换成灰度图
    barcodes = pyzbar.decode(image)
    # print('barcodes', barcodes)

    if barcodes:
        print('成功检测二维码')
    for barcode in barcodes:
        # 提取条形码的边界框的位置
        # 画出图像中条形码的边界框
        (x, y, w, h) = barcode.rect
        # 二维码中心坐标
        cx = int(x + w / 2)
        cy = int(y + h / 2)
        cv2.circle(image, (cx, cy), 2, (0, 255, 0), 8)  # 做出中心坐标
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)  # 做出矩形
        print('code position', cx, cy)

        return image, cx, cy
    return image, 320, 240  # 返回默认图像中心位置

# 寻找竖直黑色直线并标记
# 输入参数：image输入图像矩阵
# 输出参数：黑色直线x轴坐标,True，False判断是否成功判断
def black_line(image):
    # 设置闸值，只寻找黑色直线
    Lower = np.array([0, 0, 0])
    Upper = np.array([180, 255, 80])
    HSV = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = cv2.inRange(HSV, Lower, Upper)
    vd.show(image)
    # lines = cv2.HoughLines(mask, 1, np.pi/180, threshold=400, max_theta=0.1)
    lines = cv2.HoughLines(mask, 1, np.pi/180, threshold=200, max_theta=0.5)
    #print('lines', lines)
    # 判断是否检测到直线
    if lines is not None:
        for line in lines:
            r, theta = line[0]
            # 画出垂直直线
            if theta<0.015:
                x0 = r * np.cos(theta)
                y0 = r * np.sin(theta)
                x1 = int(x0 - 1000 * np.sin(theta))
                y1 = int(y0 + 1000 * np.cos(theta))
                x2 = int(x0 + 1000 * np.sin(theta))
                y2 = int(y0 - 1000 * np.cos(theta))
                cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
                vd.show(image)
                x = abs((x1+x2)/2)
                print('line x position', x)
                return True, x
    return False, 320  # 返回默认中心坐标

# Blob圆检测
# 输入参数:img输入图像矩阵；
# 输出参数：cx，cy坐标
def blob(img):
    # 实例化
    params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()
    # 设置检测闸值
    params.minThreshold = 10
    params.maxThreshold = 200
    # 设置面积闸值
    params.filterByArea = True
    params.minArea = 150
    # 设置圆性
    params.filterByCircularity = True
    params.minCircularity = 0.8
    # 设置凸性
    params.filterByConvexity = True
    params.minConvexity = 0.87
    # 设置惯量比
    params.filterByInertia = True
    params.minInertiaRatio = 0.01

    # 选择合适的版本实例化
    ver = (cv2.__version__).split('.')
    if int(ver[0]) < 3:
        detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)
    else:
        detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)
    keypoints = detector.detect(img)
    # 作图
    im_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255),
                                          cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
    # Show blobs
    vd.show(im_with_keypoints)

    if keypoints:
        for i in range(0, len(keypoints)):
            x = keypoints[i].pt[0]
            y = keypoints[i].pt[1]
            cx = int(x)
            cy = int(y)
            print('circle position', cx, cy)
            return cx, cy
    else:
        print('未检测到圆！')
        return 320, 240  # 返回默认中心坐标


# 各种初始化操作
com.init(mode=2)
cap = cv2.VideoCapture(1)  # 使用前置摄像头
cap.set(3, 320)  # 设置摄像头输出宽
cap.set(4, 240)  # 设置摄像头输出高
print("start reading video...")
time.sleep(2.0)
print("start working")
# vd初始化
vd.init()

while True:
    # 通信切换部分
    a = com.read()
    b = ''
    for i in a:
        b = b + str(ord(i))
    b = int(b)
    # 模式一
    if b == 1:
        com.send(Uart_buf1)
        flag = 0
    # 模式二
    else:
        com.send(Uart_buf3)
        flag = 1

    # 默认模式一
    if flag == 0:
        print('Mode 1')
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            frame_copy = frame.copy()
            # 二维码检测
            img, x, y = decodeDisplay(frame)
            vd.show(img)
            # 竖直黑线检测
            ret_1, x = black_line(frame_copy)


    if flag == 1:
        print('Mode 2')
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            x, y = blob(frame)  # blob圆检测定位