OpenCVでRaspberry Pi上級卓球球追跡
注意: これは上級者向けチュートリアルであり、Linux初心者には適しません。
このガイドでは、Raspberry Pi上のOpenCVを使用して、卓球ボールや明確に見える円形オブジェクトを検出・追跡する方法を紹介します。この技術はロボティクスプロジェクト、スポーツ分析、ホビー実験に役立ちます。
前提条件
- 最新のRaspbianを実行するRaspberry Pi(https://www.raspberrypi.org/downloads/からダウンロード)
- Piと互換性のあるUSBウェブカメラ
- 開発およびファイル転送用のLinuxホスト(Linux Mint 17、Ubuntuなど)
- Debianベースシステムへの精通
ステップ1: 初期セットアップ
- Piをキーボード、マウス、ウェブカメラ、EthernetまたはWi-Fiドングル、HDMIディスプレイ、電源に接続。
- 電源を入れ、Raspbian GUIで起動。
- ターミナルを開きOpenCVをインストール。Trevor Appletonの包括的なガイドに従ってインストールを確認(Raspberry PiにOpenCVをインストール)。
bdtct.pyをscpまたはUSBフラッシュドライブでPiのホームディレクトリに転送。
ステップ2: 追跡コードの実行
- Piのターミナルで
bdtct.pyを含むフォルダに移動。 - スクリプトを実行:
sudo python bdtct.py - 5つのウィンドウが表示されるはず: 元のビデオ、「追跡」ビュー、3つのHSV調整パネル。
- ウェブカメラに卓球ボール(黄色推奨)を提示。
- 「HueComp」、「SatComp」、「ValComp」スライダーを調整し、「closing」ウィンドウでボールのピクセルのみが白い領域になるまで調整。これらの値を
bdtct.pyを編集して記録。
ステップ3: アルゴリズムの理解
bdtct.pyをエディタで開くと、以下のワークフローが確認できます:
- デフォルトカメラからビデオを取得:
cap = cv2.VideoCapture(-1) - フレームを320×240にリサイズしてPiでのフレームレートを向上。
- Hue、Saturation、Valueの最小/最大スライダー付きインタラクティブウィンドウを作成。
- 各フレームをBGRからHSVに変換:
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)。 - HSVを個別チャンネルに分割。
- スライダー範囲に基づいて各チャンネルを閾値処理し、バイナリマスクを生成。
- 3つのマスクを論理ANDで結合してボールのピクセルを分離。
- ガウシアンブラーで結果を平滑化。
cv2.HoughCirclesで円形を検出。- 検出された円を元のフレームに描画して可視化。
より深い洞察については、完全なプロジェクトドキュメントを参照してください。
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