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