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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

ステップ1: 初期セットアップ

  1. 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。
  2. 電源を入れ、Raspbian GUIで起動。
  3. 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)。
  4. 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

  1. Piのターミナルでbdtct.pyを含むフォルダに移動。
  2. スクリプトを実行:
    sudo python bdtct.py
  3. 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。
  4. ウェブカメラに卓球ボール(黄色推奨)を提示。
  5. 「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:

  1. デフォルトカメラからビデオを取得: cap = cv2.VideoCapture(-1)
  2. 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。
  3. 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。
  4. 各フレームをBGRからHSVに変換: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)。
  5. HSVを個別チャンネルに分割。
  6. 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。
  7. 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。
  8. ガウシアンブラーで結果を平滑化。
  9. cv2.HoughCirclesで円形を検出。
  10. 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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