From b1578e99fbe79236862f95369fde0dde58c59ef4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=EC=9C=A4=ED=98=84=EC=A4=80?= <triplenieun@ajou.ac.kr>
Date: Thu, 21 Dec 2023 18:41:43 +0900
Subject: [PATCH] Delete get_distance.py

---
 camera_rgbled/get_distance.py | 45 -----------------------------------
 1 file changed, 45 deletions(-)
 delete mode 100644 camera_rgbled/get_distance.py

diff --git a/camera_rgbled/get_distance.py b/camera_rgbled/get_distance.py
deleted file mode 100644
index 2fd5ea8..0000000
--- a/camera_rgbled/get_distance.py
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-
-# 이미지를 불러옵니다
-image = cv2.imread('captures/cam.jpg')  # 'your_image.jpg'를 이미지 경로로 대체하세요
-gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-
-# 이미지 블러 처리
-gray_blurred = cv2.blur(gray, (3, 3))
-
-# Hough 변환을 사용하여 원 검출
-detected_circles = cv2.HoughCircles(gray_blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=71, minRadius=438)
-
-# 이미지의 중심 좌표 계산
-image_center = (image.shape[1] // 2, image.shape[0] // 2)
-
-if detected_circles is not None:
-    detected_circles = np.uint16(np.around(detected_circles))
-    for circle in detected_circles[0, :]:
-        center_x, center_y = circle[0], circle[1]
-
-        # 원의 중심과 이미지 중심 사이의 x축 및 y축 거리 차이 계산
-        distance_x = (center_x - image_center[0])
-        distance_y = (center_y - image_center[1])
-
-        # 원의 중심에 원 그리기
-        cv2.circle(image, (center_x, center_y), 2, (0, 255, 0), 3)
-
-        # 이미지의 중심에 원 그리기
-        cv2.circle(image, image_center, 2, (0, 0, 255), 3)
-
-        # 원의 중심과 이미지 중심 사이의 거리 표시
-        cv2.line(image, (center_x, center_y), (image_center[0], center_y), (255, 0, 0), 2)
-        cv2.line(image, (image_center[0], center_y), image_center, (255, 0, 0), 2)
-
-        # print(f"원 중심: ({center_x}, {center_y})")
-        # print(f"이미지 중심: {image_center}")
-        print(f"{distance_x}/{distance_y}")
-
-# 결과 이미지 표시
-cv2.imwrite('output.jpg', image)
-cv2.waitKey(0)
-cv2.destroyAllWindows()
-
-- 
GitLab