使用ZED相机识别颜色醒目的水壶并计算与相机的距离

这是以前做的小项目里的一部分，由于时间久远，在这里整理以下，也方便自己以后查阅。

前期准备

ZED-stereo是很好用功能强大的双目相机，可以调用自带的库直接读取点云数据，也可以很方便获得图像任意一点距离相机的深度。这里使用基于颜色的识别方法来检测物体。
首先贴一段我忘记从哪里找来的非常好用的代码。

import cv2
import numpy as npdef nothing(x):passcap = cv2.VideoCapture(1)
cv2.namedWindow("Trackbars")cv2.createTrackbar("L - H", "Trackbars", 0, 179, nothing)
cv2.createTrackbar("L - S", "Trackbars", 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("L - V", "Trackbars", 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("U - H", "Trackbars", 179, 179, nothing)
cv2.createTrackbar("U - S", "Trackbars", 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("U - V", "Trackbars", 255, 255, nothing)while True:_, frame = cap.read()hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)l_h = cv2.getTrackbarPos("L - H", "Trackbars")l_s = cv2.getTrackbarPos("L - S", "Trackbars")l_v = cv2.getTrackbarPos("L - V", "Trackbars")u_h = cv2.getTrackbarPos("U - H", "Trackbars")u_s = cv2.getTrackbarPos("U - S", "Trackbars")u_v = cv2.getTrackbarPos("U - V", "Trackbars")lower_blue = np.array([l_h, l_s, l_v])upper_blue = np.array([u_h, u_s, u_v])mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)cv2.imshow("frame", frame)cv2.imshow("mask", mask)cv2.imshow("result", result)key = cv2.waitKey(1)if key == 27:breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码生成三个可以调节的滑动条，可以很直观方便的调节HSV的上下限，随便拖动知道图像中只剩下你想要检测的物体。有时候如果有光班之类的没有关系，因为后期会使用开闭和操作。
然后开始检测的主要部分。

import pyzed.camera as zcam
import pyzed.defines as sl
import pyzed.types as tp
import pyzed.core as core
import math
import numpy as np
import sys
import cv2
#这里的数据就是之前的代码得到的HSV的上下限
lower_blue = np.array([0,122 ,130])
upper_blue = np.array([152, 255, 243])
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
#调用ZED的代码
def main():print("Running...")init = zcam.PyInitParameters()zed = zcam.PyZEDCamera()if not zed.is_opened():print("Opening ZED Camera...")status = zed.open(init)if status != tp.PyERROR_CODE.PySUCCESS:print(repr(status))exit()runtime = zcam.PyRuntimeParameters()mat = core.PyMat()init_params = zcam.PyInitParameters()init_params.depth_mode = sl.PyDEPTH_MODE.PyDEPTH_MODE_PERFORMANCE  # Use PERFORMANCE depth modeinit_params.coordinate_units = sl.PyUNIT.PyUNIT_MILLIMETER  # Use milliliter units (for depth measurements)image = core.PyMat()depth = core.PyMat()point_cloud = core.PyMat()key = ''while key != 113:  # for 'q' keyerr = zed.grab(runtime)if err == tp.PyERROR_CODE.PySUCCESS:zed.retrieve_image(mat, sl.PyVIEW.PyVIEW_LEFT)zed.retrieve_measure(depth, sl.PyMEASURE.PyMEASURE_DEPTH)zed.retrieve_measure(point_cloud, sl.PyMEASURE.PyMEASURE_XYZRGBA)#time t1t1 = cv2.getTickCount()#thresholdframe = mat.get_data()#因为ZED是双目相机，这里只使用左侧相机的图像检测物体frame = cv2.resize(frame, (int(mat.get_width()/2),int(mat.get_height()/2)),interpolation=cv2.INTER_AREA)#基于颜色的目标识别hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)#cv2.imshow("result",result)#result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_HSV2BGR)result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred = cv2.blur(mask, (5,5))(_,threshold) = cv2.threshold(blurred,5,255, cv2.THRESH_BINARY)(_,cnts,h) = cv2.findContours(threshold.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv2.imshow("threshold", threshold)#morphologykernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50,50))closing = cv2.morphologyEx(threshold,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)closed = cv2.erode(closing, None, iterations=4)closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)# findcontours(_,cnts,h) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if len(cnts) > 0:c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]rect= cv2.minAreaRect(c)box=cv2.boxPoints(rect)box=np.int0(box)cv2.drawContours(frame,[box],-1,(0,255,0),3)#get the coordinate of the contours#计算目标框的坐标以及中心点Xs = [i[0] for i in box]Ys = [i[1] for i in box]x1 = min(Xs)x2 = max(Xs)y1 = min(Ys)y2 = max(Ys)#distancex = round(x1+x2)y = round(y1+y2) #获取中心点的点云数据并计算距离err, point_cloud_value = point_cloud.get_value(x, y)distance = math.sqrt(point_cloud_value[0] * point_cloud_value[0] +point_cloud_value[1] * point_cloud_value[1] +point_cloud_value[2] * point_cloud_value[2])t2 = cv2.getTickCount()if not np.isnan(distance) and not np.isinf(distance):distance = round(distance)print("Distance to Camera at ({0}, {1}): {2} mm\n".format(x, y, distance))#time t2# Increment the loopelse:print("Can't estimate distance at this position, move the camera\n")sys.stdout.flush()t = (t2-t1)/cv2.getTickFrequency()FPS = 1/tfps = "Camera FPS: {0}.".format(FPS)cv2.putText(frame,fps,(50,50),font,0.5,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)Z = "Distance: {} mm".format(distance)cv2.putText(frame,Z,(x2,y2), font, 0.7,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)cv2.imshow("ZED", frame)key = cv2.waitKey(5)else:key = cv2.waitKey(5)cv2.destroyAllWindows()zed.close()print("\nFINISH")if __name__ == "__main__":main()

识别的结果大概如下：
还有一小段视频是代码运行的样子。
B站视频

总结一下

颜色识别永远好用，只要它具备识别条件就不会出错（虽然大部分自然条件下很难）。
感谢trackbar.py 的作者，虽然我忘记我从来看到的这段代码，但是你的恩情我一直会记得的。

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