cslp-computer-vision-project

O objetivo do projeto é desenvolver software capaz de detetar peças de LEGO, a sua cor, e o seu tamanho.
O software é capaz de reconhecer mulitplas peças de tamanho variável, bem como de várias cores diferentes, em tempo real. A maneira implementada para reconhecer a cor das peças, é verificar se uma determinada região (entenda-se por região, um conjunto alargado de pixeis com valores semelhantes), pertence a alguma cor definida. Para determinar o tamanho da peça, está é feita através de calculos com a largura e o comprimento dos contornos que a peça possui.
O projeto foi todo ele desenvolvido para correr em tempo real num Raspberry Pi 4, com recurso a uma câmara instalada no mesmo.

Demo

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Pre-requisitos:

Relativamente aos pre-requisitos, é necessário:

• Instalação de um compilador de C++.
• Instalação do CMake.
• A biblioteca do OpenCV.
• Instalação da biblioteca boost para C++: sudo apt-get install libboost-all-dev
• Raspberry Pi 4 (para correr em tempo real o códgo desenvolvido).

Como correr:

Para correr o projeto, é preciso seguir os passos abaixo:

• Entrar no diretorio src/build/:

cd src/build/

• Correr o CMake:

cmake ..

• Compilar o programa em C++:

make

• Correr o executável gerado pela compilação:

./ComputerVision [opção]

Quanto à opção, esta pode tomar as seguintes letras:

• -n : O programa é executado e identifica 4 cores pre-definidas (azul, vermelho, amarelo, verde).
• -c : Calibração da camara.
• -a : Adição de novas cores para a deteção.
• -e : Leitura de um ficheiro com informações sobre cores, para a deteção.

Ficheiro apresenta a seguinte estrutura:

• [Nome da cor] - [HSV mínimo] - [HSV máximo] - [RGB da cor]

Implementação

O projeto está desenvolvido com a seguinte fluxo:

• 1. Captação de imagem.
• 2. Aplicação de um filtro de Blur.
• 3. Converção do espaço de cor BGR para HSV.
• 4. Utilização da função inRange para detetar se as cores da imagem captada se encontram dentro do intervalo de cores definidas.
• 5. Aplicação de operadores morfológicos - erode() e dilate().
• 6. Utilização da função findContours para encontrar os contornos da imagem, e marcação dos pixeis onde será feito o contorno da peça.
• 7. Desenho do contorno na janela de video, com a cor, a forma e o tamanho da peça.