Détection Aruco avec ROS et OpenCV sur Intel RealSense
Table of Contents:
- Introduction
- Le projet de départ
- L'utilisation de la caméra
- Intégration d'OpenCV
- Détection de la balise AprilTag
- Détection des couleurs
- Conclusion
Introduction
🌟 Un aperçu du contenu et des objectifs de l'article.
Le projet de départ
🏁 Un petit récapitulatif des objectifs initiaux du projet et de la quantité de travail requise.
Utilisation de la caméra
📷 Description de la caméra utilisée et de ses fonctionnalités uniques.
Configuration de la caméra
🔧 Étapes pour configurer la caméra et se connecter à celle-ci.
Visualisation des images
👁️ Réalisation d'un flux d'images à partir de la caméra et affichage sur l'écran.
Intégration d'OpenCV
🔗 Explication de l'utilisation d'OpenCV pour le traitement d'images.
Introduction à OpenCV
📚 Présentation des fonctionnalités et des possibilités offertes par OpenCV.
Utilisation de la bibliothèque CV Bridge
🌉 Explication du pont entre les images ROS et les images OpenCV.
Détection de la balise AprilTag
🏷️ Explication de la détection des balises AprilTag à l'Aide d'OpenCV.
Configuration de la balise AprilTag
⚙️ Paramètres à configurer pour la détection des balises AprilTag.
Détecteur de balises AprilTag
🔍 Méthodes pour créer et utiliser un détecteur de balises AprilTag.
Affichage des balises détectées
🎨 Ajout d'annotations visuelles aux balises AprilTag détectées.
Détection des couleurs
🌈 Explication de la détection et de la reconnaissance des couleurs avec OpenCV.
Prétraitement des images
🖼️ Étapes pour prétraiter les images en vue de la reconnaissance des couleurs.
Détection des couleurs avec OpenCV
💡 Utilisation d'OpenCV pour détecter et reconnaître les couleurs spécifiques.
Conclusion
🔚 Récapitulatif des principales réalisations du projet et des perspectives d'avenir.
Introduction 🌟
Dans cet article, nous allons explorer le projet de départ qui nécessitait l'utilisation d'une caméra et l'intégration d'OpenCV pour le traitement d'images. Nous allons également découvrir comment détecter des balises AprilTag et reconnaître des couleurs à l'aide d'OpenCV. Cela nous aidera à mieux comprendre les fonctionnalités de ces technologies et à les intégrer dans nos propres projets futurs.
Le projet de départ 🏁
Pour commencer, nous avons reçu un projet qui demandait l'utilisation d'une caméra pour capturer des images en temps réel. Le but était de développer un système capable de traiter ces images et de prendre des décisions en fonction des informations visuelles obtenues. Cela nécessitait un travail considérable en termes de configuration de la caméra, d'acquisition des images et d'intégration d'OpenCV pour le traitement et l'analyse des images.
Utilisation de la caméra 📷
La caméra utilisée pour ce projet était une Intel RealSense. Elle offrait diverses fonctionnalités avancées, telles que la capture d'images RGB et la détection de mouvements grâce à son capteur IMU. Bien que notre caméra diffère de la Raspberry Pi Camera utilisée par certains membres de l'équipe, elle offre des capacités similaires en termes de capture d'images et de traitement visuel.
Configuration de la caméra 🔧
Avant de pouvoir utiliser la caméra, il était nécessaire de la configurer correctement. Cela comprenait l'installation des pilotes appropriés et la connexion de la caméra à notre système. Une fois cela fait, nous pouvions passer à l'acquisition des images.
Visualisation des images 👁️
Nous avons utilisé OpenCV pour afficher les images capturées par la caméra. En utilisant une fonction spécifique, nous avons pu afficher un flux d'images en temps réel sur notre écran. Cela nous a permis de visualiser les données de la caméra et de les analyser ultérieurement.
Intégration d'OpenCV 🔗
OpenCV a été un outil essentiel dans ce projet, car il nous a permis de traiter et d'analyser les images capturées par la caméra. Grâce à ses bibliothèques puissantes, nous avons pu effectuer diverses opérations telles que la détection d'objets, la reconnaissance de motifs et bien plus encore.
Introduction à OpenCV 📚
Avant de commencer à utiliser OpenCV, nous avons passé en revue ses fonctionnalités clés et avons exploré les possibilités qu'il offre en matière de traitement d'images. Nous avons découvert qu'OpenCV est une bibliothèque polyvalente qui peut être utilisée dans une variété de projets, allant de la vision par ordinateur à l'apprentissage automatique.
Utilisation de la bibliothèque CV Bridge 🌉
Nous avons également appris comment utiliser la bibliothèque CV Bridge, qui joue un rôle clé dans la conversion des images ROS en images OpenCV. Grâce à cela, nous avons pu accéder facilement aux images capturées par la caméra et les utiliser dans nos applications de traitement d'images.
Détection de la balise AprilTag 🏷️
Une partie importante de notre projet consistait à détecter des balises AprilTag dans les images capturées par la caméra. Les balises AprilTag sont similaires aux codes QR, mais elles sont plus faciles à détecter et à reconnaître. Elles sont souvent utilisées pour marquer des emplacements spécifiques dans un environnement.
Configuration de la balise AprilTag ⚙️
Avant de pouvoir détecter des balises AprilTag, nous devions configurer la balise avec le dictionnaire approprié. Chaque balise AprilTag a un ID unique qui doit être spécifié lors de sa configuration. Cela nous permet d'utiliser différentes balises avec des significations distinctes dans notre projet.
Détecteur de balises AprilTag 🔍
Une fois la balise AprilTag configurée, nous avons utilisé un détecteur spécifique pour détecter les balises dans les images capturées par la caméra. Le détecteur nous a fourni les coins de la balise, son orientation et son ID unique. Nous pouvions ensuite utiliser ces informations pour prendre des décisions en fonction de la position des balises détectées.
Affichage des balises détectées 🎨
Pour rendre les balises AprilTag plus visibles, nous avons ajouté des annotations visuelles aux balises détectées. Cela nous a permis de les repérer facilement dans les images et d'analyser rapidement les informations qu'elles fournissaient.
Détection des couleurs 🌈
En plus de la détection des balises AprilTag, nous avons également exploré la détection et la reconnaissance des couleurs à l'aide d'OpenCV. Cette fonctionnalité nous a été utile pour identifier et segmenter des objets spécifiques en fonction de leur couleur.
Prétraitement des images 🖼️
Avant de pouvoir détecter les couleurs, nous avons dû prétraiter les images en ajustant leur éclairage, en convertissant les espaces colorimétriques et en appliquant des filtres. Ce processus nous a permis de simplifier l'analyse des couleurs et d'améliorer les performances de détection.
Détection des couleurs avec OpenCV 💡
Avec OpenCV, nous avons utilisé des techniques de seuillage pour détecter les couleurs spécifiques dans les images. En configurant les intervalles de couleurs appropriés, nous avons pu isoler les objets d'intérêt et les différencier du reste de l'image. Cette fonctionnalité nous a été particulièrement utile pour automatiser certaines tâches de traitement d'images.
Conclusion 🔚
En conclusion, ce projet nous a permis de plonger dans l'utilisation de la vision par ordinateur et de découvrir les nombreuses fonctionnalités offertes par OpenCV. Nous avons réussi à intégrer une caméra, à détecter des balises AprilTag et à reconnaître des couleurs à l'aide d'OpenCV. Ces compétences peuvent s'avérer extrêmement utiles dans une variété de projets futurs, allant de la robotique à l'automatisation industrielle. Nous espérons avoir ouvert de nouvelles perspectives et inspiré d'autres personnes à explorer les possibilités offertes par la vision par ordinateur.
Resources: