CARIA.2.0

Precedent repo CARIA :
Ajout de nouveau modele.
Travail sur multiple ia.
...

server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/extract_panneau.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+import cv2
+import os
+import numpy as np
+import random
+# Tuto25[OpenCV] Lecture des panneaux de vitesse p.1 (houghcircles) 16min
+
+size=42
+video_dir = "server-ia/data/videos"
+
+# Liste tous les fichiers dans le répertoire vidéo
+l = os.listdir(video_dir)
+
+for video in l:
+    if not video.endswith("mp4"):
+        continue
+    cap = cv2.VideoCapture(video_dir + "/" + video)
+
+    print("video:", video)
+    while True:
+        # Capture une frame de la vidéo
+        ret, frame = cap.read()
+        if ret is False:
+            break
+        
+        # Redimensionne la frame pour un affichage correct
+        f_w, f_h, f_c = frame.shape
+        frame = cv2.resize(frame, (int(f_h / 1.5), int(f_w / 1.5)))
+
+        # Extrait une région d'intérêt (ROI) de la frame
+        image = frame[200:400, 700:1000]
+
+        # represents the top left corner of rectangle 
+        start_point = (600, 50)
+        # Ending coordinate
+        # represents t
+        # he bottom right corner of rectangle 
+        end_point = (800, 450)
+        # Color in BGR 
+        color = (255, 255, 255)
+        # Line thickness
+        thickness = 1
+
+        # Dessine un rectangle autour de la ROI (dimensions spécifiées)
+        cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, color, thickness) 
+
+        # Convertit l'image en niveaux de gris pour la détection des cercles
+        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        # Détection des cercles dans l'image
+        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=30, param2=60, minRadius=5, maxRadius=45)
+        if circles is not None:
+            circles = np.int16(np.around(circles))
+            for i in circles[0, :]:
+                if i[2] != 0:
+                    cv2.circle(frame, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4)
+                    # Extrait le panneau de signalisation à partir de la position et du rayon du cercle
+                    panneau = cv2.resize(
+                        image[max(0, i[1] - i[2]):i[1] + i[2], max(0, i[0] - i[2]):i[0] + i[2]],
+                        (size, size)) / 255
+                    cv2.imshow("panneau", panneau)
+
+        # Affiche le nom du fichier vidéo en cours
+        cv2.putText(frame, "fichier:" + video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
+
+        # Affiche la frame avec le rectangle et le panneau détecté
+        cv2.imshow("Video", frame)
+
+        # Attend l'appui d'une touche et traite les actions associées
+        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
+        if key == ord('q'):
+            quit()
+        if key == ord('a'):
+            for cpt in range(100):
+                ret, frame = cap.read()
+        if key == ord('f'):
+            break
+
+# Ferme toutes les fenêtres OpenCV
+cv2.destroyAllWindows()