openCV를 이용해서 LEGO 빔의 사이즈를 체킹 하는 프로그램이다. 물론 LEGO 말고도 다른것도 가능하다.
사실 이 GitHub에 올라온 파일은 실시간 코드를 위해서 제작을 했지만, 완전한 실시간은 안된다..
하지만 개같은 실시간 비슷하게 해결 했다. 완벽한 실시간이라고는 말하지 못하지만 나의 프로젝트에 맞는 코드로 작성을 했다.
이게 뭔 개소리야 나의 프로젝트는 아래에 부가 설명을 하겠다. 아무튼, 나는 실시간은 아니지만 나의 프로젝트에 맞는 실시간으로 해결을 했다.
openCV를 이용해서 LEGO사의 부품 중 하나인 빔의 길이를 체킹 하는 프로젝트 이다.
혹시 빔이 뭔지 모르는 사람들을 위해서 아래 사진을 준비 했다.
Here is 빔
이 빔을 인식을 하는 프로젝트 인데... 구멍이 보이는 쪽으로 하면 구멍 안에를 하나하나 인식을 하게 되어서 나는 그 귀찮음을 해결하기 위해서 평평한 바닥면이 카메라에 보이도록 하여서 하기로 했다. 내 프로젝트인데 내가 맘대로 해야지
그래서 이 프로젝트에서는 HW/SW 분야 모두 들어가는데 같이 합쳐서 들어간 프로젝트에 대한 코드와 설계도는 나중에 같이 커밋 할 에정이다. 한 6월 말이 되지 않을까 싶다. 하 기말고사인데..
🗣이 코드는 Adrian Rosebrock의 코드을 이용하여 작성 되었습니다.
[참고 사이트]🗣
Thank you Adrian! :)
작성일 2018년 3월 기준으로 현재는 맥과 리눅스에서 테스트를 해봤을때 문제 없이 잘 되었다.
아직 까진 윈도우에 대해서는 잘 모르겠지만 윈도우도 잘 되지 않을까 싶다.
프로그램을 위해서 먼저 컴퓨터에 openCV가 설치가 되 있어야 한다.
openCV는 Windows, Mac, Linux 마다 다 설치 방법이 다르다. 혹시 몰라 설치 방법을 아래 링크에 넣어두었다.
[👉"Windows"👈]
[👉"Mac"👈]
[👉"Linux"👈]
이 프로그램이 테스트된 컴퓨터의 사양은 다음과 같다.
Hardware : Macbook Pro(Retina, 13-inch, Early 2015 2.7GHz Intel Core i5 8 GB 1867 MHz DDR3 Intel Iris Graphics 6100 1536 MB Software : macOS High Sierra Version '10.13.3' Python '2.7.14' openCV Version '3.4.0' Linux Ubuntu '16.04.4' Edit Tool Visual Stuido Code '1.23.0'
일종의 컴퓨터 자랑이다, 헣. 사실 프로그래머가 맥 유저여서 윈도우를 그닥 쓰질 않는다. 혹시 윈도우로 테스트 하고 버그가 생긴다면 말해주길 바란다. 딱히 이상한 의도는 전혀 없다. 그저 포스팅을 위해서 말하는 것이다.
openCV 설치를 다했다면 이제 pip 설치를 해야한다. 설치해야 할 패키지가 생각보다 많다.
아래에 pip 설치 명령어를 입력 했다. 자신이 마우스를 잘 쓴다면 마우스로 Copy -> Paste 를 이용하거나 Ctrl + C -> Ctrl + V 를 이용하길 바란다.
~ $ pip install argparse ~ $ pip install imutils ~ $ pip install logging ~ $ pip install datetime ~ $ pip install csv
openCV를 실행을 하기전에 터미널에서 실행을 해봐야 한다.
$ python Python 2.7.14 (v2.7.14:84471935ed, Sep 16 2017, 12:01:12) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.4.0' >>>
이게 된다면 괜찮은거 같다. 카메라 실시간 인식 코드는 현재 작성중이다. 작성이 끝나면 이 저장소에다가 올릴 예정이다.
실행을 하기전에 먼저 사진이 있어야 한다. 일단 테스트 사진은 이거다.
실행 명령어는 다음과 같다.
$ python openCV_Size.py -i .../images/test1.JPG -w 3.5
그 실행에 대한 결과는 다음 GIF 동일하게 나온다.
현재 코드가 LEGO Bean에 기준으로 작성이 되어서 터미널에는 어떤 빔이 인식이 되었다고 나올수도 있다.
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자, 그러면 이제 레고 빔을 인식하는 예시를 Gif로 녹화한 걸 보여주겠다.
사진은 아래와 동일한 사진으로 테스트를 해볼 예정이다.
사진에는 아래와 같은 Beam들이 있다.
2beam <- 2개
5beam <- 2개
7beam <- 2개
9beam <- 2개
완전 실시간 인식 시스템은 아니다만, 그래도 나름 비슷 하게 만들었다. 이것 또한 어디까지나 목표를 위해서 거치는 과정 중 하나라고 생각하면 된다.
실행 방법은 간단하지만, 그 속은 전혀 간단하지 않다.
2018년 6월 9일 기준, 현재 이 프로젝트는 무기한 중단 상태이다.
현재 이 프로젝트는 시간적으로 너무 거려서 중단을 하고 이 프로젝트의 다음 단계인 AI를 활용한 프로젝트를 할 예정이다.
프로젝트가 중단 되었다고 한들 이 코드는 언제든지 사용이 가능하니 원하면 언제든지 클론해서 사용해도 된다.
만일 새로운 프로젝트가 시작이되면 저장소를 새로 올릴 예정이다.