Sử dụng OpenCV với Intel RealSense để nhận diện Aruco trong ROS

Mục lục

1. Cách tiếp cận quy trình đề tài
2. Số giờ làm việc trên dự án
3. Các thiết bị sử dụng trong dự án
4. Ưu điểm của camera Intel RealSense
5. Sử dụng OpenCV để xử lý hình ảnh
6. Sự quan trọng của Bridge trong xử lý hình ảnh
7. Tạo đối tượng nhận diện AprilTag
8. Sự ứng dụng của AprilTag trong dự án
9. Phát hiện màu sắc với OpenCV
10. Kết quả đạt được và hướng phát triển tiếp theo

📸 Sử dụng OpenCV để xử lý hình ảnh

Trong dự án này, chúng ta sẽ sử dụng OpenCV để xử lý hình ảnh từ camera. OpenCV là một thư viện mã nguồn mở rất mạnh mẽ và phổ biến được sử dụng trong lĩnh vực xử lý hình ảnh và computer vision. Với OpenCV, chúng ta có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ xử lý hình ảnh khác nhau như xử lý màu sắc, phát hiện đối tượng, nhận diện khuôn mặt và nhiều hơn nữa.

📷 Sử dụng OpenCV để truy cập camera

Trước khi chúng ta có thể bắt đầu xử lý hình ảnh từ camera, chúng ta cần truy cập camera và thu thập dữ liệu từ nó. Để làm điều này, chúng ta có thể sử dụng thư viện OpenCV để kết nối và truy cập camera trong Python. Dưới đây là mã mẫu để truy cập camera sử dụng OpenCV:

import cv2

# Tạo đối tượng camera
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Đọc hình ảnh từ camera
    ret, frame = cap.read()

    # Hiển thị hình ảnh
    cv2.imshow('Camera', frame)

    # Thoát khỏi vòng lặp nếu nhấn phím 'q'
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Giải phóng camera và đóng cửa sổ hiển thị
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Trong mã này, chúng ta sử dụng hàm cv2.VideoCapture(0) để tạo một đối tượng camera và tham số 0 đại diện cho camera mặc định. Sau đó, chúng ta sử dụng vòng lặp để liên tục đọc hình ảnh từ camera và hiển thị nó trong một cửa sổ. Đồng thời, chúng ta sử dụng cv2.waitKey(1) để chờ và thoát khỏi vòng lặp nếu nhấn phím "q".

Với cách tiếp cận này, chúng ta có thể thu thập dữ liệu từ camera và sử dụng OpenCV để tiến hành xử lý hình ảnh cho dự án của chúng ta.