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4.8 KiB
Python
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import cv2
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import numpy as np
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import math
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import json
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import time
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# Variável para mostrar as linhas (True = mostrar, False = não mostrar)
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mostrar_linhas = True
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# Função para calcular o ângulo entre duas linhas
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def calcular_angulo(linha1, linha2):
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# Extraia os elementos individuais dos arrays NumPy
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angulo1 = math.atan2(float(linha1[1]) - float(linha1[3]), float(linha1[0]) - float(linha1[2]))
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angulo2 = math.atan2(float(linha2[1]) - float(linha2[3]), float(linha2[0]) - float(linha2[2]))
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angulo = math.degrees(angulo1 - angulo2)
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angulo = (angulo + 360) % 360
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if angulo > 180:
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angulo -= 360
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return angulo
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# Função para desenhar as linhas na imagem
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def desenhar_linhas(frame, altura, largura, esquerda_x, direita_x, mostrar_linhas):
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if mostrar_linhas:
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meio = largura // 2
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cv2.line(frame, (meio, 0), (meio, altura), (255, 0, 0), 2)
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cv2.line(frame, (esquerda_x, 0), (direita_x, altura), (0, 255, 0), 2)
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cv2.line(frame, (esquerda_x, 0), (esquerda_x, altura), (0, 255, 255), 2)
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cv2.line(frame, (direita_x, 0), (direita_x, altura), (0, 255, 255), 2)
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# Função para processar cada frame do vídeo e calcular as distâncias
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def processar_frame(frame, largura, altura):
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# Convertendo para escala de cinza
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cinza = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# Limiarização para criar uma imagem binária
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_, binarizada = cv2.threshold(cinza, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
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# Encontrar os contornos
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contornos, _ = cv2.findContours(binarizada, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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# Se houver contornos, assumir que o maior é a linha preta
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if contornos:
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maior_contorno = max(contornos, key=cv2.contourArea)
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# Ajustar uma linha ao maior contorno (linha preta)
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[vx, vy, x0, y0] = cv2.fitLine(maior_contorno, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
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# Verificar se vy é zero para evitar divisão por zero
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if vy == 0:
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esquerda_x = x0
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direita_x = x0
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else:
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# Determinar os pontos extremos da linha preta
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esquerda_x = int(x0 + (-y0 * vx / vy))
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direita_x = int(x0 + ((altura - y0) * vx / vy))
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# Calcular distâncias das bordas
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distancia_esquerda = max(0, esquerda_x)
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distancia_direita = max(0, largura - direita_x)
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# Calcular o ângulo entre a linha central e a linha ajustada
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linha_central = [largura // 2, 0, largura // 2, altura]
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linha_ajustada = [esquerda_x, 0, direita_x, altura]
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angulo = calcular_angulo(linha_central, linha_ajustada)
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# Desenhar linhas, se necessário
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desenhar_linhas(frame, altura, largura, esquerda_x, direita_x, mostrar_linhas)
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return (angulo, distancia_esquerda, distancia_direita, frame)
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return (None, None, None, frame)
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# Caminho do arquivo JSON para salvar os dados
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json_path = 'leituras.json'
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# Função para salvar os dados em formato JSON
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def salvar_json(angulo, distancia_esquerda, distancia_direita, timestamp, json_path):
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# Assegure-se que todos os dados são tipos primitivos antes de salvar em JSON
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data = {
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'timestamp': timestamp,
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'angulo': angulo,
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'distancia_esquerda': distancia_esquerda,
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'distancia_direita': distancia_direita
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}
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try:
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with open(json_path, 'r') as file:
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leituras = json.load(file)
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except FileNotFoundError:
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leituras = []
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leituras.append(data)
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leituras = leituras[-10:]
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with open(json_path, 'w') as file:
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json.dump(leituras, file, indent=4)
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# Inicializando a captura de vídeo
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cap = cv2.VideoCapture(1) # Substitua 0 pelo índice correto da sua câmera
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altura, largura = None, None
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try:
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while True:
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# Capturando frame a frame
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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print("Falha ao capturar imagem da câmera")
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break
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if altura is None or largura is None:
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altura, largura = frame.shape[:2]
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# Processar o frame atual
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angulo, distancia_esquerda, distancia_direita, frame_processado = processar_frame(frame, largura, altura)
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if angulo is not None and distancia_esquerda is not None and distancia_direita is not None:
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timestamp = int(time.time())
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print(f"Timestamp: {timestamp}, Ângulo: {angulo:.2f}, Distância Esquerda: {distancia_esquerda}, Distância Direita: {distancia_direita}")
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salvar_json(angulo, distancia_esquerda, distancia_direita, timestamp, json_path)
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# Exibir o frame processado
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cv2.imshow('Frame Processado', frame_processado)
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# Pressione 'q' para sair do loop
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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finally:
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# Quando tudo estiver feito, liberar a captura
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows() |