class TestAlignementTresor(TestCase):
def setUp(self):
self.positionZoneDepot = (800, 850)
self.alignementTresor = AlignementTresor()
def test_distance_laterale_negative_retourne_deplacement_gauche(self):
distance_x = -200
commande, _ = self.alignementTresor.ajusterPositionX(distance_x)
self.assertEqual('left', commande, "Tresor se trouvant a gauche, mais retourne un deplacement a droite")
def test_distance_laterale_positive_retourne_deplacement_droite(self):
distance_x = 300
commande, _ = self.alignementTresor.ajusterPositionX(distance_x)
self.assertEqual('right', commande, "Tresor se trouvant a droite, mais retourne un deplacement a gauche")
def test_distance_frontale_positive_retourne_deplacement_avant(self):
distance_y = 300
commande, _ = self.alignementTresor.ajusterPositionY(distance_y)
self.assertEqual('forward', commande, "tresor se trouvant en avant, mais retourne un deplacement recule")
def test_distance_elevee_retourne_deux_ajustements(self):
distance_x = 400
distance_y = 320
ajustements = self.alignementTresor.calculerAjustement(distance_x, distance_y)
self.assertEqual(len(ajustements), 2,
"Tresor mal aligne, mais ne retourne pas le bon nombre d'ajustement")
def test_distance_laterale_negligeable_retourne_ajustement_frontal_seulement(self):
distance_x = 5
distance_y = 320
ajustements = self.alignementTresor.calculerAjustement(distance_x, distance_y)
self.assertEquals(len(ajustements), 1,
"Tresor est alignee devant le robot, mais un alignement lateral est calculer")
def __init__(self, image):
self.alignementTresor = AlignementTresor()
self.imageCamera = image
self.positionZone = (805, 950)
self.rayonZone = 20
self._definirIntervallesCouleurs()
self.alignementTerminer = False
self.ajustements = []
def setUp(self):
self.positionZoneDepot = (800, 850)
self.alignementTresor = AlignementTresor()
class DetectionTresor(object):
def __init__(self, image):
self.alignementTresor = AlignementTresor()
self.imageCamera = image
self.positionZone = (805, 950)
self.rayonZone = 20
self._definirIntervallesCouleurs()
self.alignementTerminer = False
self.ajustements = []
def calculerAjustements(self):
contoursTresor = self._detecterContoursForme(self.intervalleJaune)
if (contoursTresor is not None):
distance_x, distance_y = self._trouverDistance(contoursTresor)
self.ajustements= self.alignementTresor.calculerAjustement(distance_x, distance_y)
else:
self.ajustements = None
def _trouverDistance(self, contoursTresor):
positionZone_x, positionZone_y = self.positionZone
position_x, position_y = self._trouverCentreForme(contoursTresor)
distance_x = (position_x - positionZone_x)
distance_y = (positionZone_y - position_y)
return distance_x, distance_y
def _trouverCentreForme(self, contoursForme):
MatriceCentreMasse = cv2.moments(contoursForme)
centre_x = int(MatriceCentreMasse['m10'] / MatriceCentreMasse['m00'])
centre_y = int(MatriceCentreMasse['m01'] / MatriceCentreMasse['m00'])
return centre_x, centre_y
def _detecterContoursForme(self, intervalleCouleur):
intervalleFonce, intervalleClair, couleurForme = intervalleCouleur
masqueCouleur = cv2.inRange(self.imageCamera, intervalleFonce, intervalleClair)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
masqueFermeture = cv2.morphologyEx(masqueCouleur.copy(), cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
_, contoursCouleur, _ = cv2.findContours(masqueFermeture.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if (len(contoursCouleur) > 0):
contoursTresor = self._obtenirFormeInteret(contoursCouleur)
if (contoursTresor is not None):
return contoursTresor
else:
return None
else:
return None
def _obtenirFormeInteret(self, contoursCouleur):
contoursNegligeable = []
for contours in range(len(contoursCouleur)):
aire = cv2.contourArea(contoursCouleur[contours])
print(aire)
if ((aire < AIRE_MINIMALE) or (aire > AIRE_MAXIMALE)):
contoursNegligeable.append(contours)
if (len(contoursNegligeable) > 0):
contoursCouleur = np.delete(contoursCouleur, contoursNegligeable)
if (len(contoursCouleur) == 0):
return None
else:
contoursCouleur.sort()
index = len(contoursCouleur)
return contoursCouleur[index-1]
def _definirIntervallesCouleurs(self):
self.intervalleJaune = np.array([0, 90, 90]), np.array([80, 255, 255]), "Jaune"
