Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- diy:projets:approximationvitesse [2018/07/18 19:07] – [Idée générale] sdurand
+++ diy:projets:approximationvitesse [2018/07/19 12:41] (Version actuelle) – [Bilan et sources du projet] sdurand
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 ==== Idée générale ====
-Avec ce nouveau projet, nous allons **estimer la vitesse** d'un objet se déplaçant **perpendiculairement à la caméra** de notre Raspberry à une **distance donnée**, comme illustré par le schéma ci-dessous.
+//**Je ne garantis en aucun cas la qualité de la méthode présentée ci-dessous ou de la précision qu'elle permet d'obtenir. De plus, cette implémentation peut très vite donner des résultats aberrants quand plusieurs objets en mouvements sont dans le champ de vision de la caméra (ou encore quand vous ne respectez pas la disposition décrite par le schéma ci-dessous).**//
+Avec ce nouveau projet, nous allons **estimer la vitesse** d'un objet se déplaçant **perpendiculairement à la caméra** de notre Raspberry à une **distance donnée** (en utilisant **OpenCV**), comme illustré par le schéma ci-dessous.
 {{:diy:projets:scheme.png?400|}}
 Pour estimer cette vitesse, nous aurons besoin de:
-  -   * **mesurer le déplacement d'un objet** en pixels entre deux images capturées par la caméra.
+  * **mesurer le déplacement d'un objet** en pixel entre deux images capturées par la caméra.
-  -   * **calculer** à partir de ce déplacement et de la distance "caméra/trajectoire" la vitesse qu'on cherche.
+  * **calculer** à partir de ce déplacement et de la distance "caméra/trajectoire" la vitesse qu'on cherche.
 ==== Mesure du déplacement ====
+Pour mesurer le déplacement, on va utiliser de la **détection de mouvement**.
+Pour cette partie du projet, je vous recommande de consulter [[https://www.pyimagesearch.com/2015/06/01/home-surveillance-and-motion-detection-with-the-raspberry-pi-python-and-opencv/|ce site]] pour des détails sur l'implémentation mais vous allez voir, **l'idée est simple**.
+On va simplement prendre une image de référence et à partir des différences qu'on observera avec les nouvelles images, on déduira **la nouvelle position de notre objet**.
+<code Python>
+# Notre image de référence
+firstFrame = cv2.cvtColor(firstFrame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+firstFrame = cv2.GaussianBlur(firstFrame, (21, 21), 0)
+firstFrame = firstFrame.astype("float")
+# ...
+while frame_count < 400:
+    # On capture l'image suivante
+    grabbedAFrame, frame = cam.read()
+    if not grabbedAFrame:
+        continue
+    frame_count = frame_count + 1
+    # On passe en niveau de gris et on floute pour limiter les différences ponctuelles
+    grayFrame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    greyFrame = cv2.GaussianBlur(grayFrame, (21, 21), 0)
+    # On fait une moyenne pondérée des images précédentes et de l'image actuelle (dans firstFrame) pour rendre le programme moins sensible aux variations de lumière
+    cv2.accumulateWeighted(greyFrame, firstFrame, 0.5)
+    diff = cv2.absdiff(cv2.convertScaleAbs(firstFrame), greyFrame)
+    # On seuille la différence entre notre image moyenne et l'image capturée (pour limiter le bruit)
+    thresh = cv2.threshold(diff, 24, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
+    # On dilate un peu le résultat et on récupère les contours, parmis ces contours, on aura notre objet en mouvement (si le seuillage qu'on a choisi est adapté)
+    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
+    _, contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+</code>
+On récupèrera ensuite les coordonnées de notre objet en mouvement en passant par une boîte enveloppante, de cette façon:
+<code Python>
+x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt_m)
+</code>
+Si vous vous amusez à afficher cette boîte, vous obtiendrez quelque chose de ce genre:
+{{:diy:projets:execution.png?400|}}
+En **mesurant le temps écoulé entre chaque mesure** du déplacement, on est en mesure d'obtenir une **vitesse en pixels par seconde**. Reste maintenant à se ramener à une vitesse en m/s.
 ==== Calcul de la vitesse ====
+On a désormais la vitesse de notre objet en pixels par seconde, il nous reste simplement à **appliquer la formule** du schéma précédent pour obtenir notre vitesse en m/s.
+<code Python>
+import math
+# On calcule au préalable la distance en mètre que va représenter un pixel de l'image (fov: field of view, voyez les specs de votre caméra pour avoir la bonne valeur)
+fov = math.radians(53.5)
+meters_per_pixel = 2 * math.sin(fov/2) * float(sys.argv[1])/width
+</code>
+Il ne vous reste plus qu'à multiplier ce nombre par le déplacement en pixel par seconde, et voilà, **vous avez la vitesse de votre objet !**
 ==== Bilan et sources du projet ====
+Malheureusement, je n'ai trouvé personne sur internet qui avait réalisé un tel système de cette façon, **vous devrez donc vous montrer méfiant par rapport aux résultats obtenus.**
+Il semblerai quand même que les résultats qu'on obtient soient cohérents à vitesse de marche/course, mais il serait préférable d'**effectuer plus de tests avant d'utiliser cette technique dans une application**. De plus, **la méthode même dans le cas où elle serait prouvée correcte reste approximative, évitez donc d'utiliser cette technique dans des applications nécessitant de la précision**.
+<code Python>
+import cv2
+import sys
+import math
+if len(sys.argv) != 2:
+    print("Usage: python speedmeasure.py distance_in_meters")
+    exit(-1)
+cam = cv2.VideoCapture(0)
+width = 640
+height = 480
+cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
+cam.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)
+fov = math.radians(53.5)
+meters_per_pixel = 2 * math.sin(fov/2) * float(sys.argv[1])/width
+frame_count = 0
+grabbedAFrame, firstFrame = cam.read()
+if not grabbedAFrame:
+    print("ERROR: Could not grab the first frame from the camera.")
+    exit(-2)
+firstFrame = cv2.cvtColor(firstFrame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+firstFrame = cv2.GaussianBlur(firstFrame, (21, 21), 0)
+firstFrame = firstFrame.astype("float")
+boxMid = 0
+t0 = cv2.getTickCount()
+t1 = t0
+x, y, w, h = 0, 0, 0, 0
+# Nombre d'images entre chaque calcul de la vitesse, on aurait également pu utiliser une contrainte temporelle
+frames_before_refresh = 10
+while frame_count < 400:
+    grabbedAFrame, frame = cam.read()
+    if not grabbedAFrame:
+        continue
+    frame_count = frame_count + 1
+    grayFrame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    greyFrame = cv2.GaussianBlur(grayFrame, (21, 21), 0)
+    cv2.accumulateWeighted(greyFrame, firstFrame, 0.5)
+    diff = cv2.absdiff(cv2.convertScaleAbs(firstFrame), greyFrame)
+    thresh = cv2.threshold(diff, 24, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
+    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
+    _, contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+    if len(contours) != 0:
+        cnt_m = contours[0]
+        area_m = cv2.contourArea(cnt_m)
+        for cnt in contours[1:]:
+            area = cv2.contourArea(cnt)
+            if area > area_m:
+                area_m = area
+                cnt_m = cnt
+        if frame_count % frames_before_refresh == 0:
+            t2 = cv2.getTickCount()
+            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt_m)
+            newMid = x + w/2
+            elapsed = (t2 - t1)/cv2.getTickFrequency()
+            pixels_per_sec = abs(newMid - boxMid)/elapsed
+            print('Speed (pixels/s): ' + str(pixels_per_sec))
+            print('Speed (m/s): ' + str(pixels_per_sec * meters_per_pixel))
+            print('FPS: ' + str(frames_before_refresh/elapsed) + '\n')
+            t1 = t2
+            boxMid = newMid
+    # A dé-commenter si vous voulez un retour vidéo
+    # cv2.rectangle(greyFrame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
+    # cv2.imshow('frame', greyFrame)
+    # cv2.waitKey(1)
+# cv2.destroyAllWindows()
+</code>
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 //Auteur: S. Durand//