Projets Matlab & Microcontrôleur #3: Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2/2

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2

Idée du projet :

Détection et poursuite d’un objet en mouvement par sa couleur avec matlab et Arduino en utilisant deux techniques de détections

Objectifs du projet :

  • Savoir comment établir la liaison série entre Matlab & Arduino
  • Savoir comment détecter une couleur précise dan l’image
  • Savoir comment obtenir une couleur quelconque à partir d’une image RGB
  • Savoir calculer le centre de gravité d’une région
  • Et autres astuces.

Fonctionnement de la partie 2/2:

Détection et transmission de la donnée à la carte Arduino en temps réel en utilisant la camera de son ordinateur. C’est un exemple concret qui indique la détection ou non d’une couleur en utilisant deux indicateurs. Dans cette partie on va illustrer comment détecter d’autres couleurs et montrer l’importance du centre de gravité d’une région.

Comment détecter une autre composante couleur ?

Nous avons illustré durant notre projet comment détecter la composante rouge dans une image RGB. On peut effectuer la même opération pour la composante verte (G) ou bleue (B) de la façon suivante :

im_G=im_rgb(:,:,2);
im_B=im_rgb(:,:,3);

Le problème se pose quand on veut sélectionner une couleur différente du rouge, bleue ou verte ! Dans ce cas il faut créer une composante im_M qui est le mélange des trois composantes R (Red), G (Green) et B (Bleu). Ci-dessous des exemples pour 3 couleurs supplémentaires : Le problème se pose quand on veut sélectionner une couleur différente du rouge, bleue ou verte ! Dans ce cas il faut créer une composante im_M qui est le mélange des trois composantes R, G et B. Ci-dessous des exemples pour 3 couleurs supplémentaires :

RGB(0, 255,0)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-couleur 2

RGB(46, 128, 129)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-couleur 3

RGB (145, 255, 156)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-couleur 4

RGB (255, 0, 0)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-couleur 1

 

Obtenir plus des couleurs : ICI

C’est quoi le centre de gravité d’une région (ou image) ?

Le centre de gravité consiste à calculer le barycentre d’une image ou d’une région dans l’image. La fonction utilisée sur matlab permet de calculer le centre de gravité pour chaque région dans l’image, les régions dans l’image peuvent être connectées ou non. Pour calculer le barycentre on va utiliser la pondération de chaque pixel qui appartient à la région. Cette pondération va être sa valeur ligne et colonne. On peut calculer le centre de gravité d’une région de la façon suivante : Pour chaque pixel appartenant à la région, on calcule la somme des coordonnées lignes y_i et la somme de l’ensemble des coordonnées colonnes x_i. On obtient les coordonnées du barycentre (x_b, y_b) on divisant les sommes (x_i, y_i) par le nombre total des pixels actifs dans la région.

C’est quoi un pixel actif ? 

Les pixels actifs sont les pixels ayant la valeur « 1 » dans une région dans une image binaire. Dans une région avec un périmètre données, il se peut qu’il existe des pixels nuls (veuillez consulter la partie une du projet afin de comprendre la notion du périmètre d’une région). Ci-dessous le programme de base matlab de calcul d’un barycentre d’une image.

x_i=0; y_i=0;
[M N]=size(im_bin)
NumPix=0;
for i = 1 : M
    for j = 1 : N
        if im_bin(i,j)==1
            x_i=x_i+i;
            y_i=y_i+j;
            NumPix=NumPix+1;
        end
    end
end
x_b=floor(x_i/NumPix)
y_b=floor(y_i/NumPix)

Dans le cas pratique, dans une image, le nombre de région peuvent être différent de 1. Dans ce cas on fait appel à la fonction matlab regionprops() qui permet de calculer le centre de gravité pour chaque région dans l’image. Vous trouverai ci-dessous des exemples illustrant les centres de gravités dans diverses images et le programme Matlab correspondant.

clear al;
close all;
clc;

% Lecture de l'image
im_rgb=imread('im_3.jpg');
im_gray=rgb2gray(im_rgb);

% Conversion Gray to Binaire
im_bin= im_gray >50;

% Calcul des régions (une ou plusieures)
s = regionprops(im_bin,im_gray, 'WeightedCentroid');

% Affichage
figure(1)
subplot(121); imshow(im_bin); title('Image originale');
subplot(122);imshow(im_bin); title('Image avec les centres de gravite');hold on

numObj = numel(s);
for k = 1 : numObj
    plot(s(k).WeightedCentroid(1), s(k).WeightedCentroid(2), 'b*');
end

Pourquoi le centre de gravité ?

Nous avons utilisé le centre de gravité pas uniquement pour embellir l’image ! Mais afin de remplacer toute une région (ensemble des pixels voisins connectés ou non) par UN SEUL pixel ! Pour objectif de faciliter les traitements en aval en tenant compte que d’un pixel à la place d’une région. Cette technique est utile par exemple pour suivre la trajectoire d’un objet en mouvement en affichant uniquement son centre de gravité dans le temps, Etc. le prochain projet (projet 4), on abordera un exemple concret basé sur le même principe de Réalité Augmenté (Augmented Reality (AR)) et la commande des dispositifs avec Arduino.

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-exemple centre de gravité 1

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-exemple centre de gravité 2 Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2-exemple centre de gravité 3

Note : La fonction matlab regionprops permet de calculer un ensemble des propriétés d’une région en particulier le centre d’un objet, son périmètre, ajouter des cadres, etc. Tapez « help regionprops » pour plus des détails dans l’interface matlab. Ci-dessous une liste non exhaustive des paramètres :

  • ‘Area’
  • ‘BoundingBox’
  • ‘Centroid’
  • ‘ConvexArea’
  • ‘ConvexHull’
  • ‘ConvexImage’
  • ‘Eccentricity’
  • ‘EquivDiameter’
  • ‘EulerNumber’
  • ‘Extent’
  • ‘Extrema’
  • ‘FilledArea’
  • ‘FilledImage’
  • ‘Image’
  • ‘MajorAxisLength’
  • ‘MinorAxisLength’

Programme principal Matlab (main_2.m)

close all;
clc;


%% Ouverture du port série

SerialCOM = Open(); % A commenter après la 1ère exécution

%% Création de l'objet vidéo

vid=videoinput('winvideo',1);
set(vid,'ReturnedColorSpace','RGB');

%% Détection de la composante rouge dans l'image

while 1

    % Obtenir l'image actuelle
    imm=getsnapshot(vid);
    im_rgb=imresize(imm,[512 512]);

    % Récupérer la composante R
    im_gray=rgb2gray(im_rgb);
    im_R=im_rgb(:,:,1);
    im_r=imsubtract(im_R,im_gray);

    %% Seuillage de l'image (Conversion en binaire)
    %     rr=sort(im_r(:));
    %     val=mean(rr(end-150:end))
    val=abs(max(double(im_r(:)))-20);

    seuil=val/255;  % Seuil de l'image (variable)
    Red_min=80;     % Seuil minimal fix (Problème du à l'absence de la couleur cible)
    im_bw=im2bw(im_r,seuil);
    im_bw1=im_bw & (im_r >Red_min);
    se=strel('disk',10);
    im_out=imclose(im_bw1,se);

    %% Add line
    im_line=bwperim(im_out);
    im_out1=im_rgb(:,:,2);
    im_out1(im_out)=255; % im_line
    im_out2=im_rgb;
    im_out2(:,:,2)=im_out1;

    %% Activation de la LED

    % Nombre des pixels de la couleur rouge
    taille_red=length(find(im_out(:)==1));

    % Activation de la LED par pourcentage (0.5%) ( très dépendant de
    % la taille de l'image)
    taille_im=length(im_out(:));
    Red_perc=100*taille_red/taille_im;
    LED1=double(Red_perc>0.5);

    % Activation de la LED par le nombre de pixel (indépendant de
    % la taille de l'image)
    Seuil_detec=100;
    LED2=double(taille_red>Seuil_detec);

    %% Centre de gravité
    figure(1)
    imshow(im_rgb);
    s = regionprops(im_out, im_gray, {'Centroid','WeightedCentroid'});
    title('Weighted (red) and Unweighted (blue) Centroids');
    hold on
    numObj = numel(s);
    for k = 1 : numObj
        plot(s(k).WeightedCentroid(1), s(k).WeightedCentroid(2), 'r*');
        plot(s(k).Centroid(1), s(k).Centroid(2), 'bo');
    end
    hold off;


    %% Affichage

    %     figure(2)
    %     subplot(221); imshow(im_rgb)
    %     subplot(222); imshow(im_r);
    %     subplot(223); imshow(im_out);
    %     subplot(224); imshow(im_out2);

    %% Transmission à l'Arduino

    % L'état des deux détecteurs
    LED=[LED1 LED2]

    % Transmission des données
    Startt='#';     % Caractère de début de Tx
    Endd='*';       % Caractère de fin de Tx
    WriteData(LED,Startt,Endd, SerialCOM); % Transmission de données
end

%% Port Delete (Previous port if exist)

Delete(SerialCOM); % A exécuter seule pour libérer le port

Programme Arduino

/*
LED1:    PIN 8
LED2:    PIN 9
*/

int data_in_1=0;
int data_in_2=0;

void setup() {

  /* ******************* LEDs  ******************** */

  // Configuration
  pinMode(8, OUTPUT);    // LED1
  pinMode(9, OUTPUT);    // LED2

  // Initialisation
  digitalWrite(8, LOW);
  digitalWrite(9, LOW);

  /* ******************* UART ********************** */

  Serial.begin(9600);
}

void loop()
{
  // Vous pouvez remplacer l'instruction IF par SWITCH...CASE

  if (Serial.read() =='#')
  {
    while(1)
    {
      // Get data from serial port and set Red LED
      data_in_1 = Serial.parseInt();
      data_in_2 = Serial.parseInt();

      // LED1
      if (data_in_1==1)
        digitalWrite(8, HIGH);
      else
        digitalWrite(8, LOW);

      // LED2
      if (data_in_2==1)
        digitalWrite(9, HIGH);
      else
        digitalWrite(9, LOW);

      if (Serial.read() =='*') break;
    }
  }
}

Photos du projet

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (2)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (11)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (7)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (6)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (4)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (3)

Projets Matlab et Microcontrôleur 3 Reconnaissance des couleurs avec matlab et Arduino 2-2- photos du projet (1)

Vidéo illustrative

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Téléchargement du projet 

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