## 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]