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  1. 2024.03.03 유난히 힘든 하루
  2. 2024.03.02 생일 파티 part 2 + 웹캠지름
  3. 2024.03.01 생일 파티 part 1
  4. 2024.02.29 소득공제 공부 ㅠ
  5. 2024.02.29 systemd 지연된 시작
  6. 2024.02.28 cv2.ximgproc 없을 경우
  7. 2024.02.28 cv2.stereoBM + WLS
  8. 2024.02.28 matplotlib animation
  9. 2024.02.27 pip 패키지 관리
  10. 2024.02.26 openCV stereo SGBM WLS 필터
개소리 왈왈/육아관련 주저리2024. 3. 3. 23:42

유난히 힘든 하루

개 두마리 씻기고

세차하고

빨래개고, 설겆이하고, 밥하고, 빨래하고

팔이 아릴 정도로 고생을 한 기분..

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/육아관련 주저리2024. 3. 2. 23:24

생일 파티 part 2 + 웹캠지름

딸래미 생일 2번째!

오리고기는 언제나 맛있다!

 

강건너가서 조이트론 HD20 지르고 옴

잘 켜지면 좋겠네.. 귀찮..

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/육아관련 주저리2024. 3. 1. 22:45

생일 파티 part 1

어우.. 빡세다

내일도 한번 더 해줘야 하다니.

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2024. 2. 29. 19:32

소득공제 공부 ㅠ

이제와서 하다니 흑흑

 

 

소득공제 - 인적공제, 카드, 현금영수증 (총 급여액 깍기)

세액공제 - 보험, 의료, 교육 (산출 세액 깍기)

[링크 : https://www.kakaobank.com/bank-story/12]

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Posted by 구차니
Linux2024. 2. 29. 11:54

systemd 지연된 시작

 

[Service]
ExecStartPre=/bin/sleep 30

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/43001223/]

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2024. 2. 28. 23:31

cv2.ximgproc 없을 경우

contrib 패키지를 설치해주면 해결!

오늘자 기준으로 한 63MB 정도 된다. 꽤나 큰 편 인 듯

$ python3 depth.py 
Traceback (most recent call last):
  File "/home/minimonk/src/DisparityMapfromStereoPair/depth.py", line 17, in <module>
    right_matcher = cv.ximgproc.createRightMatcher(left_matcher);
AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'ximgproc'

$ pip install opencv-contrib-python

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/57427233/module-cv2-cv2-has-no-attribute-ximgproc]

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2024. 2. 28. 19:45

cv2.stereoBM + WLS

matplotlib을 3d로 그려보는 것 까지 통합완료. 이제 SGBM만 해보면 될 듯

WLS 필터 미적용 WLS 필터 적용

 

 

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv.imread('tsukuba_l.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
imgR = cv.imread('tsukuba_r.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
max_disparity=16
stereo = cv.StereoBM_create(max_disparity, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# X, Y 좌표 생성
height, width = imgL.shape
x = np.arange(0, width, 1)
y = np.arange(0, height, 1)
x, y = np.meshgrid(x, y)

# 깊이 맵을 사용하여 Z 좌표 생성
z = disparity

# 3D 그래프에 표시
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')

plt.show()

# WLS 필터 적용
right_matcher = cv.ximgproc.createRightMatcher(stereo);
left_disp = stereo.compute(imgL, imgR);
right_disp = right_matcher.compute(imgR, imgL);

# Now create DisparityWLSFilter
wls_filter = cv.ximgproc.createDisparityWLSFilter(stereo);

sigma = 1.5
lmbda = 8000.0

wls_filter.setLambda(lmbda);
wls_filter.setSigmaColor(sigma);
filtered_disp = wls_filter.filter(left_disp, imgL, disparity_map_right=right_disp);

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

z = filtered_disp

# 3D 그래프에 표시
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')

plt.show()

 

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2024. 2. 28. 19:42

matplotlib animation

 

 

[링크 : https://matplotlib.org/stable/api/animation_api.html]

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = plt.plot([], [], 'ro')

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True)
plt.show()

[링크 : https://pythonprogramming.net/python-matplotlib-live-updating-graphs/]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/11874767/how-do-i-plot-in-real-time-in-a-while-loop]

 

+ 2024.03.14

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def grab_frame(cap):
    ret,frame = cap.read()
    return cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#Initiate the two cameras
cap1 = cv2.VideoCapture(0)
cap2 = cv2.VideoCapture(1)

#create two subplots
ax1 = plt.subplot(1,2,1)
ax2 = plt.subplot(1,2,2)

#create two image plots
im1 = ax1.imshow(grab_frame(cap1))
im2 = ax2.imshow(grab_frame(cap2))

plt.ion()

while True:
    im1.set_data(grab_frame(cap1))
    im2.set_data(grab_frame(cap2))
    plt.pause(0.2)

plt.ioff() # due to infinite loop, this gets never called.
plt.show()

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/44598124/update-frame-in-matplotlib-with-live-camera-preview]

 

matplotlib.pyplot.ion()[source]
Enable interactive mode.

See pyplot.isinteractive for more details.

See also

ioff
Disable interactive mode.

isinteractive
Whether interactive mode is enabled.

show
Show all figures (and maybe block).

pause
Show all figures, and block for a time.

[링크 : https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ion.html]

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Posted by 구차니
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pip 패키지 관리

pip도 아래 명령들을 이용하면 현재 패키지 버전들을 저정하고, 필요한 버전들을 설치할 수 있다.

python 프로젝트들이 나중에 버전이 꼬여서 난리나는거 보면

필수적인데 왜 다들 안쓸까..

 

pip list
pip freeze > requirements.txt

[링크 : https://intelloper.tistory.com/53]

 

pip install -r requirements.txt

[링크 : https://itholic.github.io/python-requirements/]

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Programming/openCV2024. 2. 26. 19:00

openCV stereo SGBM WLS 필터

Weighted Least Squares filter라는게 sgbm 예제를 찾다가 나옴

[링크 : https://docs.opencv.org/3.4/d9/d51/classcv_1_1ximgproc_1_1DisparityWLSFilter.html]

 

필터라는 이름 답게

왼쪽의 노이즈가 심해 보이는 깊이 정보를, 면 단위로 정렬해서 보기 쉽게 변환해준다.

[링크 : https://forum.opencv.org/t/bad-disparity-map-with-sgbm-algorithm/8209]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/62627109/how-do-you-use-opencvs-disparitywlsfilter-in-python]

 

[링크  : https://amroamroamro.github.io/mexopencv/opencv_contrib/disparity_filtering_demo.html]

 

+

BM(block match) 알고리즘에 filter 적용 예제

[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/d3/d14/tutorial_ximgproc_disparity_filtering.html]

 

 

 

+

2024.02.28

WLS 필터는 별도의 패키지를 설치해야 한다

$ pip install opencv-contrib-python

 

패키지 설치 후에 처리해보면 확실히 좀 더 나은 느낌이긴 하다.

BM 에 적용해봤으니 이제 SGBM 에도 해봐야..

WLS 필터 적용 전 WLS 필터 적용 후

 

$ cat depth.py 
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv.imread('tsukuba_l.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
imgR = cv.imread('tsukuba_r.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
max_disparity=16
stereo = cv.StereoBM_create(max_disparity, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
plt.imshow(disparity)
plt.show()

right_matcher = cv.ximgproc.createRightMatcher(stereo);
left_disp = stereo.compute(imgL, imgR);
right_disp = right_matcher.compute(imgR, imgL);

# Now create DisparityWLSFilter
wls_filter = cv.ximgproc.createDisparityWLSFilter(stereo);

sigma = 1.5
lmbda = 8000.0

wls_filter.setLambda(lmbda);
wls_filter.setSigmaColor(sigma);

filtered_disp = wls_filter.filter(left_disp, imgL, disparity_map_right=right_disp);
plt.imshow(filtered_disp)
plt.show()
저작자표시 (새창열림)

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