ROS X3

QR_Code and ArUco

การเตรียมเบื้องต้น

หลังจากเข้าหน้า Destop Ubuntu แล้วให้เช็คอัพเดทและอัพเกรดก่อนการทำงานทุกครั้ง โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้

$Sudo apt update //เป็นการเช็คการอัพเดทก่อนอัพเกรด 

$Sudo apt upgrade //อัพเกรดเพื่อให้เป็นปัจจุบัน แต่หากไม่ขึ้นอะไรหลังจากอัพเดทถือว่า Ubuntu เป็นปัจจุบันและพร้อมใช้งาน

เข้าไปที่พื้นที่การทำงานตามที่เราต้องการ เพื่อที่จะเตรียมไฟล์ในการเขียนโค้ด โดยพื้นที่การทำงานดังกล่าวจะยกตัวอย่างเป็น catkin_ws 

$cd catkin_ws/ //เข้าไปที่พื้นที่การทำงานของคุณ

$cd src/ //เข้าไปที่พื้นที่จัดเก็บของแพ็คเกจงานของคุณ

$cd bbrobot/ //โดยเบื้องต้นผมจะยกตัวอย่างแพ็คเกจเป็น bbrobot แต่หากคุณแพ็คเกจอื่นก็ใช้ชื่อแพ็คเกจนั้น

$cd src/ //เข้าไปที่พื้นที่การทำงานของแพ็คเกจคุณ

ทำการสร้างไฟล์ Python 

$touch (ชื่อไฟล์ที่คุณต้องการ.py) //เป็นการสร้างไฟล์ Python ขึ้นมาเพื่อรองรับการเขียนโค้ดและเรียกใช้โค้ด

จากนั้นเข้าไปที่ไฟล์

$gedit (ชื่อไฟล์ของคุณ.py) //เพื่อเริ่มการเขียนโค้ด

โค้ดในการแสกน QR_Code and ArUco 

#!/usr/bin/env python3

import cv2

from pyzbar.pyzbar import decode

import numpy as np

import csv

import os

class QRCodeData:

    def __init__(self, data, image_filename):

        self.data = data

        self.image_filename = image_filename

class ObjectDetectorAndQRCode:

    def __init__(self, video_device='/dev/video2'):

        self.cap = cv2.VideoCapture(video_device)

        if not self.cap.isOpened():

            print(f"Error: Could not open video device {video_device}.")

            exit()

        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)

        self.aruco_dict = cv2.aruco.getPredefinedDictionary(cv2.aruco.DICT_6X6_50)

        self.aruco_params = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

        self.aruco_params.adaptiveThreshWinSizeMin = 13

        self.aruco_params.adaptiveThreshWinSizeMax = 23

        self.aruco_params.adaptiveThreshWinSizeStep = 10

        self.output_folder = "output_images"

        if not os.path.exists(self.output_folder):

            os.makedirs(self.output_folder)

        self.csv_filename = "qr_code_data.csv"

        self.csv_file = open(self.csv_filename, 'w', newline='')

        self.csv_writer = csv.writer(self.csv_file)

        self.csv_writer.writerow(['QR Code Data', 'Image Filename'])

    def adjust_brightness_contrast(self, image, brightness=10, contrast=50):

        beta = brightness

        alpha = contrast / 127 + 1

        adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)

        return adjusted_image

    def enhance_sharpness(self, image):

        blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

        sharpened_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, blurred_image, -0.5, 0)

        return sharpened_image

    def detect_and_display(self):

        frame_count = 0

        while self.cap.isOpened():

            ret, frame = self.cap.read()

            if not ret:

                print("Failed to grab frame")

                break

            frame_count += 1

            if frame_count % 5 != 0:

                continue

            resize_factor = 0.6

            width = int(frame.shape[1] * resize_factor)

            height = int(frame.shape[0] * resize_factor)

            dim = (width, height)

            frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

            frame = self.enhance_sharpness(frame)

            frame = self.adjust_brightness_contrast(frame, brightness=10, contrast=30)

            qr_codes = decode(frame)

            for qr_code in qr_codes:

                data = qr_code.data.decode('utf-8')

                x, y, w, h = qr_code.rect

                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

                cv2.putText(frame, data, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

                image_filename = self.save_image(frame)

                self.csv_writer.writerow([data, image_filename])

                print(f"QR Code Detected: {data}, saved as {image_filename}")

            gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            corners, ids, _ = cv2.aruco.detectMarkers(gray_img, self.aruco_dict, parameters=self.aruco_params)

            if ids is not None and len(corners) > 0:

                frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids)

                image_filename = self.save_image(frame)

                self.csv_writer.writerow(['ArUco Marker Detected', image_filename])

                print(f"ArUco Marker Detected, saved as {image_filename}")

            cv2.imshow('Processed Image', frame)

            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

                break

        self.cap.release()

        cv2.destroyAllWindows()

    def save_image(self, image):

        filename = os.path.join(self.output_folder, "detected_image_{:.6f}.jpg".format(cv2.getTickCount() / cv2.getTickFrequency()))

        cv2.imwrite(filename, image)

        return filename

    def close_csv_file(self):

        self.csv_file.close()

if __name__ == '__main__':

    detector = ObjectDetectorAndQRCode(video_device='/dev/video2')

    detector.detect_and_display()

    detector.close_csv_file()

Library ที่จำเป็นต้องโหลดก่อนใช้งาน

Open-cv //Command ในการติดตั้ง

$pip3 install opencv-python opencv-contrib-python

Pyzbar //Command ในการติดตั้ง

$pip3 install pyzbar

Numpy //Command ในการติดตั้ง  //จำเป็นต้องใช้ pip3 เพราะ Ubuntu รองรับ Python3

$pip3 install numpy

การเรียกใช้งาน 

ก่อนเริ่มต้นอะไรควรเปิด ROSMASTER ทุกครั้ง

$roscore //เปิดใช้งาน ROSMASTER

นำไฟล์ที่เขียนมาเบื้องต้นมาใช้งาน โดยจำเป็นต้องรู้ว่าแพ็คเกจและไฟล์มีชื่ออะไร

$rosrun bbrobot (ชื่อไฟล์ของคุณ.py) //นำไฟล์ที่เขียนโค้ดมาเรียกใช้งาน