Вопрос или проблема

Ответ или решение

Как преобразовать код Python в Java для измерения расстояния до объекта

Ваша задача заключается в преобразовании кода, написанного на Python с использованием библиотеки OpenCV, в эквивалентный код на Java. Рассмотрим основные этапы и подходы, которые вам нужно будет учесть в процессе конвертации.

Понимание исходного кода

Исходный код выполняет следующие функции:

1. Импорт библиотек: Используются numpy и cv2 для обработки изображений.
2. Определение переменных: Устанавливаются переменные, такие как фокусное расстояние и ширина объекта.
3. Извлечение дистанции: Функция get_dist принимает параметры прямоугольника и изображение, чтобы вычислить расстояние до объекта на основе количества пикселей.
4. Обработка видеопотока: код использует cv2.VideoCapture для захвата изображений с веб-камеры, применяет маску для извлечения определённого цвета и находит контуры объектов.

Конвертация кода

Для преобразования данного кода в Java, вам понадобятся следующие библиотеки:

1. OpenCV Java: Для обработки изображений и видеопотока.
2. JavaCV: Для использования функций, аналогичных OpenCV на Python.

Пример кода на Java

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;

public class DistanceMeasurement {

    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    private static final int FOCAL = 738;
    private static final double WIDTH = 3.81;

    public static void main(String[] args) {
        VideoCapture cap = new VideoCapture(1);
        Mat img = new Mat();
        Mat hsvImg = new Mat();
        Mat mask = new Mat();
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));

        if (!cap.isOpened()) {
            System.out.println("Error: Camera not found");
            return;
        }

        while (true) {
            cap.read(img);
            Imgproc.cvtColor(img, hsvImg, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);
            Scalar lower = new Scalar(83, 85, 160);
            Scalar upper = new Scalar(139, 255, 255);
            Core.inRange(hsvImg, lower, upper, mask);

            // Фильтрация изображения
            Imgproc.morphologyEx(mask, mask, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel);
            List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
            Mat hierarchy = new Mat();
            Imgproc.findContours(mask, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

            for (MatOfPoint contour : contours) {
                double area = Imgproc.contourArea(contour);
                if (area > 100 && area < 306000) {
                    RotatedRect rect = Imgproc.minAreaRect(new MatOfPoint2f(contour.toArray()));
                    Point[] boxPoints = new Point[4];
                    rect.points(boxPoints);
                    for (int j = 0; j < 4; j++) {
                        Imgproc.line(img, boxPoints[j], boxPoints[(j + 1) % 4], new Scalar(0, 0, 255), 3);
                    }
                    img = getDist(rect, img);
                }
            }
            HighGui.imshow("Object Dist Measure", img);
            if (HighGui.waitKey(1) == 'q') break;
        }
        cap.release();
        HighGui.destroyAllWindows();
    }

    private static Mat getDist(RotatedRect rectangleParams, Mat image) {
        double pixels = rectangleParams.size.width; // Параметры размерами в пикселях
        double dist = (WIDTH * FOCAL) / pixels;
        int fontFace = Imgproc.FONT_HERSHEY_SIMPLEX;
        Imgproc.putText(image, "Distance from Camera in CM: " + dist,
                new Point(10, 20), fontFace, 0.6, new Scalar(0, 0, 255), 2);
        return image;
    }
}

Обзор Java кода

• Импорт необходимых классов: Мы импортируем классы из OpenCV, необходимые для обработки изображений и видео.
• Загрузка библиотеки: Используем System.loadLibrary для загрузки библиотеки OpenCV.
• Основной цикл: Мы захватываем кадры через VideoCapture и применяем обработку изображений. Используем Imgproc для обработки и поиска контуров.
• Функция измерения расстояния: Реализуем логику из Python, но адаптируем синтаксис и методы для Java.

Заключение

Перетасовка кода из Python в Java может показаться сложной задачей из-за различных библиотек и стилей программирования. Однако, следуя структуре и методам, изложенным выше, вы можете успешно создать аналогичную программу для измерения расстояния до объекта с помощью Java и OpenCV. Не забудьте протестировать свой код для гарантии его корректности и значения измерений!