task04/eval.py - master - sat1988/MachineVision

task04/eval.py
70 строк3 KB
Oleg Chorakaev
Добавлен 4 пример
26 июл 2025, 15:57
26 июл 2025, 15:578ed5f18
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

# TODO: Допишите импорт библиотек, которые собираетесь использовать


def load_images():
    """ 
        Функция осуществляет загрузку эталонных изображений из файла(ов).
        Если вы не собираетесь использовать эту функцию, пусть возвращает пустой список []
        Если вы используете несколько изображений, то возвращайте их списком [img1, img2, ...]

        То, что вы вернёте из этой функции, будет передано вторым аргументом в функцию predict_connect_number
    """

    img_list = []

    # TODO: Отредактируйте функцию по своему усмотрению.
    # Эталонные изображения вместе с файлом "eval.py" поместите в архив и загрузите на онлайн платформу в качестве решения.

    # Пример загрузки изображений из файлов
    # img1 = cv2.imread("Etalon1.png")
    # img_list.append(img1)
    # ....

    return img_list


def predict_connect_number(image, img_list) -> int:
    """
        Функция для определения номера разъёма, подходящего для зарядки.
        Входные данные: изображение (bgr), прочитано cv2.imread
        Выходные данные: целое число (int) от 1 до 4

        Примеры вывода:
            1
            2
            3
            4
    """
    # TODO: Отредактируйте эту функцию по своему усмотрению.
    # Для удобства можно создать собственные функции в этом файле.
    # Алгоритм проверки один раз вызовет функцию load_images
    # и для каждого тестового изображения будет вызывать функцию track_movement
    # Все созданные вами функции должны вызываться из вышеперечисленных функций.
    image1 = cv2.resize(image,
                            dsize = (1000,450),
                            interpolation = cv2.INTER_AREA)
    hsv = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_color1 = np.array([0, 0, 0])
    upper_color1 = np.array([180, 50, 100])
    mask_color1 = cv2.inRange(hsv, lower_color1, upper_color1)
    lower_color2 = np.array([0, 30, 20])
    upper_color2 = np.array([180, 255, 255])
    mask_color2 = cv2.inRange(hsv, lower_color2, upper_color2)
    mask_color = cv2.bitwise_or(mask_color1,mask_color2)
    cnts = cv2.findContours(mask_color, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0]
    for c in cnts:
        if (cv2.contourArea(c) > 5000):
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
            cv2.rectangle(image1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
            cropped_image = image[x:x+w, y:y+w]
            cv2.imshow("Crop", cropped_image)
    cv2.imshow("Image", mask_color)
    cv2.imshow("Image2", image1)
    cv2.waitKey(0)
    result = 0
    return result