93 lines
3.1 KiB
Python
93 lines
3.1 KiB
Python
import cv2
|
|
import numpy as np
|
|
import math
|
|
|
|
# Função para calcular o ângulo entre duas linhas
|
|
def calcular_angulo(linha1, linha2):
|
|
angulo1 = math.atan2(linha1[1] - linha1[3], linha1[0] - linha1[2])
|
|
angulo2 = math.atan2(linha2[1] - linha2[3], linha2[0] - linha2[2])
|
|
angulo = math.degrees(angulo1 - angulo2)
|
|
angulo = (angulo + 360) % 360
|
|
if angulo > 180:
|
|
angulo -= 360
|
|
return angulo
|
|
|
|
# Função para processar cada frame do vídeo
|
|
def processar_frame(frame):
|
|
altura, largura = frame.shape[:2]
|
|
centro_imagem_x = largura // 2
|
|
|
|
# Convertendo para escala de cinza
|
|
cinza = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
|
|
|
# Limiarização para criar uma imagem binária
|
|
_, binarizada = cv2.threshold(cinza, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
|
|
|
|
# Encontrar os contornos
|
|
contornos, _ = cv2.findContours(binarizada, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
|
|
|
|
# Desenhar uma linha de orientação no centro da imagem
|
|
cv2.line(frame, (centro_imagem_x, 0), (centro_imagem_x, altura), (255, 0, 0), 2)
|
|
|
|
# Supondo que o maior contorno seja o caminho
|
|
if contornos:
|
|
maior_contorno = max(contornos, key=cv2.contourArea)
|
|
# Aproximar contorno a um polígono
|
|
peri = cv2.arcLength(maior_contorno, True)
|
|
aprox = cv2.approxPolyDP(maior_contorno, 0.02 * peri, True)
|
|
|
|
# Encontrar retângulo rotacionado que envolve o maior contorno
|
|
rect = cv2.minAreaRect(maior_contorno)
|
|
caixa = cv2.boxPoints(rect)
|
|
caixa = np.int0(caixa)
|
|
cv2.drawContours(frame, [caixa], 0, (0, 255, 0), 2)
|
|
|
|
# Calcular a orientação da rua
|
|
# O retângulo rotacionado `rect` possui um atributo `angle` que dá a orientação
|
|
angulo_rua = rect[2]
|
|
|
|
# Calcular linha central da rua
|
|
vx, vy, x0, y0 = cv2.fitLine(maior_contorno, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
|
|
m = vy / vx
|
|
b = y0 - m * x0
|
|
# Criar dois pontos que definem a linha da rua
|
|
y1 = m * 0 + b
|
|
y2 = m * largura + b
|
|
cv2.line(frame, (0, int(y1)), (largura, int(y2)), (0, 255, 255), 2)
|
|
|
|
# Calcular o ângulo entre a linha central e a linha da rua
|
|
linha_central = [centro_imagem_x, 0, centro_imagem_x, altura]
|
|
linha_rua = [0, y1[0], largura, y2[0]]
|
|
angulo = calcular_angulo(linha_central, linha_rua)
|
|
|
|
return frame, angulo
|
|
|
|
return frame, None
|
|
|
|
# Inicializando a captura de vídeo
|
|
cap = cv2.VideoCapture(1) # Use 0 para a câmera padrão do seu sistema
|
|
|
|
try:
|
|
while True:
|
|
# Capturando frame a frame
|
|
ret, frame = cap.read()
|
|
if not ret:
|
|
print("Falha ao capturar imagem da câmera")
|
|
break
|
|
|
|
# Processar o frame atual
|
|
frame_processado, angulo = processar_frame(frame)
|
|
|
|
if angulo is not None:
|
|
print(f"Ângulo do caminho com relação à linha central: {angulo:.2f} graus")
|
|
|
|
# Exibir o frame processado
|
|
cv2.imshow('Frame Processado', frame_processado)
|
|
|
|
# Pressione 'q' para sair do loop
|
|
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
|
|
break
|
|
finally:
|
|
# Quando tudo estiver feito, liberar a captura
|
|
cap.release()
|
|
cv2.destroyAllWindows() |