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1.7 KiB
Python
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import cv2
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import numpy as np
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def detect_green(image):
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# Converter a imagem de BGR para HSV
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hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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# Definir os intervalos de cor verde (pode precisar ajustar os valores)
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lower_green = np.array([35, 50, 50])
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upper_green = np.array([90, 255, 255])
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# Criar uma máscara para a cor verde na faixa especificada
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mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
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# Encontrar os contornos na máscara
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contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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idx = 0 # Índice de detecção
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# Desenhar caixas delimitadoras ao redor dos contornos detectados
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for contour in contours:
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area = cv2.contourArea(contour)
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if area > 1000: # Filtrar áreas menores que um valor específico (ajuste conforme necessário)
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x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
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cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
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# Escrever o nome da detecção e índice sobre a caixa delimitadora
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cv2.putText(image, f'Object {idx}', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
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# Mostrar informações de x, y, w, h sobre a detecção no console
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print(f"Object {idx}: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}")
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idx += 1
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return image
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cap = cv2.VideoCapture(1)
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while True:
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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break
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# Detectar áreas verdes na imagem e desenhar caixas delimitadoras
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green_boxes = detect_green(frame)
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cv2.imshow('Green Detection', green_boxes)
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()
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