Zobrazenie zdroja stránky Rozpoznávanie čiarových kódov

Modifikované cvičenie  na DOMA:


== '''Úloha č. 1:''' ==
 

Nájdite doma ľubovoľnú šošovku a odmerajte jej ohniskovú vzdialenosť. Metódu merania si vymyslite, meranie a jeho výsledky
zdokumentujte a nahrajte do classroomu. 

Inšpirovať sa môžete napríklad týmto LEGO strojom na meranie ohniskovej vzdialenosti šošoviek:  https://www.youtube.com/watch?v=0kHhbRbAFlc

<youtube>0kHhbRbAFlc</youtube>

== '''Úloha č. 2:''' ==


Pomocou kamery vo svojom notebooku alebo mobile rozpoznajte čo najviac z týchto čiarových kódov. Za každý rozpoznaný kód je jeden bod. Pri demonštrácii správnej funkcie musíte ukázať viac ako jeden úspešný pokus a musíte tiež predviesť, že vám program nerozpoznáva kódy nesprávne (napríklad, ak niekto dokáže detekovať len A, 
nesmie jeho program ako A označiť aj B alebo C, ale práve len A). 

Do classroomu nahrajte zdrojový kód a screenshoty alebo video dokumentujúce funkciu programu. 

[[Súbor:CameraLineSensorSample.png|400px]]

'''Návod:'''

Prepojenie kamery a spracovanie obrázku v Processingu už viete z minulého cvičenia. Nižšie máte ukážkový program, ktorý zobrazí v okne
okrem obrazu z kamery aj úroveň jasu jedného (prostredného) riadku. Úroveň jasu (brightness) sa pohybuje od 0 (čierna) po 255 (biela). 
Obraz z kamery viete v okne zapnúť/vypnúť klávesou 'c'.

[[Súbor:CameraLineSensorExample1.jpg]]


'''Čo ďalej?''' 

Stanovte si nejakú rozhodovaciu úroveň (threshold), od ktorej vyššie budete považovať farbu za bielu, a od ktorej nižšie za čiernu. 
Tým dostanete riadok hodnôt len s dvoma hodnotami - čiernou a bielou, napr. 0 a 1.

[[Súbor:CameraLineSensorExample2.jpg]]

Nás teraz zaujíma počet pásikov v obraze. Jedna možnosť ako to spočítať, je zistiť, koľko zmien 0->1 sa v poli nachádza. 
Mimochodom - zmena je vlastne derivácia, ktorá sa v diskrétnom priestore spočíta ako rozdiel dvoch po sebe idúcich hodnôt. 
Môžete teda pole "zderivovať" a potom už len spočítať, koľko je tam kladných zmien (a prípadne pre istotu porovnať, či
je tam aj rovnaký počet záporných zmien). Týmto postupom viete zistiť, koľko čiernych prúžkov v obrázku máte a nebude to
ani závislé od ich šírky. 

Ak chcete naviac porovnať aj šírku pásikov, pomôže vám domáca úloha z Repl.it. 


Pozn. 1: možno bude rozpoznávanie spoľahlivejšie, ak zahodíte zopár pixelov na oboch okrajoch obrazu.

Pozn. 2: úlohy nie je nevyhnutné riešiť v Processingu, môžete použiť ľubovoľný programovací jazyk a prostredie, v ktorom viete pracovať. 

Pozn. 3: Predloha vzorov http://senzor.robotika.sk/sensorwiki/images/d/d6/CameraLineSensorSample.png


'''Vzorový program'''

<source lang="c">
import processing.video.*;

Capture cam;

int yOld,yNew;
int[] camLine = new int[160]; // v tomto poli bude vas riadok 

boolean videoOnScreen=true;


void setup() 
{
  size(160, 120);  // velkost okna prisposobime videu
  
  // tato cast tu nemusi byt, je tu len na zobrazenie vsetkych dostupnych videosluzieb
  String[] cameras = Capture.list();
  if (cameras.length == 0) 
  {
    println("There are no cameras available for capture.");
    exit();
  } 
  else 
  {
    println("Available cameras:");
    for (int i = 0; i < cameras.length; i++) 
      println("[" + i + "] " +cameras[i]);
  }

  // potom si vyberiem bud zo zoznamu, napr. takto
  // cam = new Capture(this, cameras[0]);  
  // alebo priamo urcim rozlisenie takto:  
  cam = new Capture(this, 160, 120, cameras[0]);  

  // Start capturing the images from the camera
  cam.start();  
  
 }


void draw() 
{
  if (cam.available()) 
  {
    cam.read();
    cam.loadPixels();
    
   // pixels je jednorozmerne dlhe pole po riadkoch ulozene
   // stredny pixel je tento:
    int j = cam.height / 2;
    int i = cam.width / 2;
    int pixelColor = cam.pixels[j*cam.width + i];

 
    background(0);  // cierne pozadie (a zaroven vymaze predosly?)
    noStroke();   
    
    if (videoOnScreen) 
    {
      set(0, 0, cam); // toto je v lavom hornom rohu
    }


    noFill();
    stroke(255, 0, 0);  // cervena farba ciary

    
    for (i=0; i<cam.width; i++)
    {
       pixelColor = cam.pixels[j*cam.width + i];
       camLine[i] = (int)brightness(pixelColor);  // 0 je black, 255 white
                                                  // naplnime riadok 

       // toto uz je len kreslenie do obrazu:
       yNew = camLine[i]; 
       yNew = (int)map(yNew,0,255,120,0);    // preskalovanie 0-255 do 120-0 (lebo y suradnica zacina hore)
       line(i-1,yOld,i,yNew);
       yOld=yNew;
    }    
    
    
    /*  
   V poli int camLine[160] mate ulozeny cely stredny riadok. 
   hodnoty su od 0 (cierna) po 255 (biela). Vasa uloha je najst
   nejaku prahovu hodnotu (treshold), rozlisit biele a cierne
   policka a rozlisit co najviac z predlozenych ciarovych kodov.
   Ak vas program rozpozna 1 kod, mate 1 bod, za vsetkych 7 kodov
   je 7 bodov. Zaroven ale nesmie program rozlisit tie nespravne.
    */

     
     
     
     
   
 }   /* end of if */
}     /* end of draw() */


void keyPressed() 
{
  if  (key == 'c') 
    videoOnScreen = !videoOnScreen;
}
</source>

[[MEMS inteligentné senzory a aktuátory#Cvi.C4.8Denia|Návrat na zoznam cvičení...]]

[[Category:MEMS]]