## Importar librerias necesarias
import cv2
import Funciones as FC
import numpy as np
# Preparar transmision de realsense a sistemas
FPS = 30 #Numero de fotogramas deseado (maximo 30)
pipeline, profile = FC.ConfigurarRealSense(
1280, 720, FPS) #introducir la resolucion a capturar 1280,720 640,480
# Configurar la limitacion de vision
metros = 1 #numero de metros maximo de viion
clipping_distance = FC.LimitarDistancia(profile, metros)
# Eliminar margen de error en imagen a color
align_to, align = FC.Alinear()
# Limites de color en HSV (H-> elige color, S-> que tanto color de blanco a el color vivo, V-> que tanto color de negro al color)
# Los limites fueron elegidos para el filtro Gaussian Blur
Rojo = [(160, 100, 45), (180, 255, 255)]
Azul = [[90, 100, 45], [130, 255, 255]]
Colores = Rojo + Azul
Colores = FC.ConvertirToNumpyArray(Colores)
# Bloque de procesamiento
try:
while True: #bucle infinito
# Obtencion de imagenes
depth, color = FC.Obtener_Imagenes(pipeline, align)
import cv2
import Funciones as FC
pipeline = FC.ConfigurarRealSense()
try:
while True:
depth, color = FC.Obtener_Imagenes(pipeline)
if not depth or not color:
continue
depth_image, color_image = FC.Obtener_Datos(depth, color)
FC.EliminarFondo(color_image, depth_image, 750, 255)
hsv_image = cv2.cvtColor(
color_image, cv2.COLOR_BGR2HSV
) #Convertimos BGR a HSV para deteccion de colores
Rojo = [(165, 90, 80), (180, 255, 255)]
Azul = [[90, 90, 80], [135, 255, 255]]
Colores = Rojo + Azul
Colores = FC.ConvertirToNumpyArray(Colores)
mascaraR = cv2.inRange(
hsv_image, Colores[0], Colores[1]
) #verifica cuales pixeles estan dentro del rango, los que no esten los hace negros
Red_Output = cv2.bitwise_and(
color_image, color_image, mask=mascaraR
) #la imagen de entrada se filtra con la mascara y se genera la salida (entrada,salida,mascara)
#SECCION DEL AZUL
mascaraB = cv2.inRange(
hsv_image, Colores[2], Colores[3]
