154 lines
7.0 KiB
Markdown
154 lines
7.0 KiB
Markdown
# CV-Application
|
|
Original | Geom. Transformation | Chrominanz
|
|
:-------------------------:|:-------------------------:|:-------------------------:
|
|
 |  | 
|
|
|
|
Die CV-App ist eine Applikation, mit der eine Bildverarbeitungs-Pipeline generiert werden kann. Die Pipeline ließt eine
|
|
vorhandene Webcam aus. Der Inhalt dieses Videostreams wird dann durch CV-Algorithmen be- und/oder verarbeitet und angezeigt.
|
|
Optional kann der so erzeugte Videostream an eine virtuelle Kamera weitergeleitet werden. Diese virtuelle Kamera kann
|
|
dann von anderen Programmen (z.B. für Videokonferenzen) wie eine normale Webcam ausgelesen werden.
|
|
|
|
Zwei einfache Algorithmen wie die geometrische Transformation oder die Entfernung der Luminanz sind in oberen
|
|
Abbildungen dargestellt.
|
|
|
|
|
|
## Anleitung
|
|
### Kurzanleitung Verwendung magischer Umhang
|
|
|
|
1. Programm starten via PyCharm und Strg+Shift+F10
|
|
2. Umschalten auf "invis_cloak" Skript mit Taste "7"
|
|
3. Kamera positionieren, Hintergrund leeren, Hintergrund aufnehmen mit mittlerer Maustaste
|
|
4. Roten Gegenstand vor Körper halten. Körper sollte nun verschwinden. Linke Maustaste drücken um Bilder aufzunehmen
|
|
5. Die Ergebnisse landen im Ordner results/ und werden beim Programm-Neustart gelöscht!
|
|
|
|
|
|
### Treiber virtuelle Kamera
|
|
Die Grundfunktion der CV-App ist einsatzbereit, sobald dieses Repository erfolgreich installiert ist. Sie können Ihre
|
|
Webcam einlesen und CV-Algorithmen auf den Videostream anwenden.
|
|
Für die Nutzung der virtuellen Kamera ist ein zusätzlicher Treiber notwendig. Je nachdem welches Betriebssystem Sie
|
|
nutzen, kann dieser variieren. Die nötige Treiber Installation finden Sie unter
|
|
[https://github.com/letmaik/pyvirtualcam](https://github.com/letmaik/pyvirtualcam).
|
|
|
|
### Bedienung des Programms
|
|
Führen Sie das Skript `main.py` aus diesem Verzeichnis mit dem Befehl
|
|
|
|
```bash
|
|
python main.py --camera=0 --mode=virtual_cam --video=PFAD_ZU_EINEM_VIDEO
|
|
```
|
|
|
|
im Terminal aus. Dabei stehen Ihnen einige optionale Parameter zur Verfügung. Wenn Sie die Parameter nicht angeben,
|
|
werden die Default-Werte verwendet. Die Bedeutung der Parameter sowie die Default-Werte finden Sie in der folgenden
|
|
Tabelle.
|
|
|
|
**Parameter** | **Default-Wert** | **Beschreibung**
|
|
:---:|:---:|:---:|
|
|
--camera| 0 | OpenCV ID der Kamera. Wenn -1 angegeben ist, wird anstelle einer Kamera ein Video in Dauserschleife gespielt.
|
|
--mode| *virtual_cam* | Entweder *virtual_cam* (mit virtueller Kamera und Bildschirmausgabe) oder *screen* (nur Bildschirmausgabe)
|
|
--video | - | Gibt den Pfad zum Video an, wenn --camera=-1 ist
|
|
|
|
**Hinweise:**
|
|
- Sollten Sie keine Kamera zur Verfügung haben, können Sie *--camera=-1* wählen, um ein Video zu verwenden
|
|
- Die Default-Werte sind in `main.py` definiert und können dort angepasst werden
|
|
|
|
Nachdem Sie das Programm erfolgreich gestartet haben, sollten Sie das Bild der Kamera in einem neu geöffneten Fenster
|
|
sehen. Zu Beginn der Programmausführung wird kein CV-Algorithmus auf das Bild angewendet (Eingangsbild=Ausgangsbild).
|
|
Sie können verschiedene Funktionen bzw. Algorithmen durch betätigen verschiedener Tasten aktivieren. Als Standard sind
|
|
einige Funktionen auf den Tasten *1* bis *10* vorprogrammiert. Es ist ebenfalls möglich, mit Maus-Aktionen mit der
|
|
Pipeline zu interagieren.
|
|
|
|
Mit den Tasten **f** und **e** können Sie den Auto**f**okus bzw. Auto**e**xposure aktivieren oder deaktivieren.
|
|
|
|
**Hinweise:**
|
|
- Sie können nur mit der App interagieren, wenn das Programmfenster im Vordergrund ist!
|
|
- Autofokus und Autoexposure sind für viele Webcams nicht supported!
|
|
|
|
## Eigene CV Algorithmen
|
|
Für die Implementierung eigener Algorithmen sind nur Dateien in dem Unterverzeichnis *algorithms* notwendig. Öffnen
|
|
Sie sich in das Verzeichnis und lesen die folgenden Abschnitte. Nachdem Sie die Abschnitte gelesen haben können Sie die Übungsaufgabe
|
|
in der Datei [exercise.md](./exercise.md) bearbeiten.
|
|
|
|
### Eigenen "Algorithm" erstellen
|
|
Sie können einen eigenen Algorithmus erstellen, in dem Sie ein neues Skript in dem Ordner *algorithms* erstellen. Das
|
|
folgende Skript *algorithms/your_algorithm.py* zeigt einen beispielhaften Algorithmus, der einen Weißabgleich implementiert.
|
|
|
|
```python
|
|
import cv2
|
|
import numpy as np
|
|
|
|
from . import Algorithm
|
|
|
|
|
|
class YourAlgorithm(Algorithm):
|
|
""" The implementation of your algorithm """
|
|
|
|
def __init__(self):
|
|
""" Inititation of your algorithm. You can store member variables here! """
|
|
self.max_b, self.max_g, self.max_r = 255, 255, 255
|
|
self.last_image = None
|
|
|
|
def process(self, img):
|
|
""" Here the input image (img) is processed and returned """
|
|
self.last_image = img
|
|
img = img.astype(np.float32)
|
|
img[:, :, 0] = np.clip(img[:, :, 0], 0, self.max_b) * 255 / max(1, self.max_b)
|
|
img[:, :, 1] = np.clip(img[:, :, 1], 0, self.max_g) * 255 / max(1, self.max_g)
|
|
img[:, :, 2] = np.clip(img[:, :, 2], 0, self.max_r) * 255 / max(1, self.max_r)
|
|
img = img.astype(np.uint8)
|
|
return img
|
|
|
|
def mouse_callback(self, event, x, y, flags, param):
|
|
""" The mouse callback react on mouse events """
|
|
if self.last_image is None:
|
|
return
|
|
if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
|
|
self.max_b, self.max_g, self.max_r = \
|
|
self.last_image[y, x, 0], self.last_image[y, x, 1], self.last_image[y, x, 2]
|
|
```
|
|
|
|
Die Funktion *\_\_init\_\_(self)* wird bei der Erstellung des Algorithmus aufgerufen. Sie können dort Variablen definieren,
|
|
die während der gesamten Laufzeit gespeichert bleiben. So können Sie z.B. Daten zwischen der Eingabe mehrerer Bilder
|
|
speichern.
|
|
Die Funktion *process.py(self, img)* verarbeitet jedes ausgelesene Bild. Am Ende der Funktion **muss** ein Bild mit selber Höhe und
|
|
Breite ausgegben werden.
|
|
Die Funktion *mouse_callback(self, event, x, y, flags, param)* wird bei Maus-Events ausgeführt. Für weitere Information
|
|
lesen Sie z.B. [hier](https://techtutorialsx.com/2020/12/08/python-opencv-mouse-events/).
|
|
|
|
In dem Ordner *algorithms* sind mehrere Beispiele für Algorithmen gegeben.
|
|
|
|
### Verlinken des eigenen Algorithmus zu einer Taste
|
|
Ihr Algorithmus *YourAlgorithm* kann nun zu einer Taste verlinkt werden. Der folgende Code entspricht in etwa dem Inhalt
|
|
der Datei *\_\_init\_\_.py*. Ihr Algorithmus ist in dem Beispiel an die Taste *3* verlinkt. Um weitere Algorithmen zu
|
|
verlinken müssen Sie lediglich einen weiteren Import und einen Eintrag in das algorithmus-dictionary hinzufügen.
|
|
|
|
```python
|
|
class Algorithm:
|
|
|
|
def process(self, img):
|
|
return img
|
|
|
|
def mouse_callback(self, event, x, y, flags, param):
|
|
return
|
|
|
|
from .image_to_gray import ImageToGray
|
|
from .image_to_hue import ImageToHue
|
|
from .your_algorithm import YourAlgorithm
|
|
|
|
algorithms = dict()
|
|
algorithms["0"] = Algorithm
|
|
algorithms["1"] = ImageToGray
|
|
algorithms["2"] = ImageToHue
|
|
algorithms["3"] = YourAlgorithm
|
|
```
|
|
|
|
## Anforderungen
|
|
Hardware:
|
|
- Webcam, die von OpenCV eingelesen werden kann
|
|
|
|
Getestet mit Python Versionen:
|
|
- 3.6
|
|
|
|
Getestet auf Betriebssystemen:
|
|
- Windows 10
|
|
- OpenSuse (pyvirtualcam funktioniert nicht!)
|
|
|