video

videoKard.py

@@ -1,67 +1,62 @@
 import cv2
-import os
+import numpy as np
 
-# Создаем папку для сохранения вырезанных объектов
-output_folder = 'output_rectangles'
-if not os.path.exists(output_folder):
-    os.makedirs(output_folder)
+def detect_rectangle(frame, template, threshold):
+    result = cv2.matchTemplate(frame, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
+    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
 
-# Инициализируем видеокамеру
+    # Check if the maximum correlation coefficient is above the threshold
+    print(max_val)
+
+    if max_val >= threshold:
+        # Define the rectangle area
+        h, w = template.shape[:2]
+        top_left = max_loc
+        bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
+
+        # Draw rectangle on the frame
+        cv2.rectangle(frame, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
+
+        # Crop the region within the rectangle
+        cropped_region = frame[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]]
+
+        # Save the cropped region as an image
+        cv2.imwrite('output_vlad.png', cropped_region)
+        exit(0)
+
+    return frame
+
+def main():
+    # Load the template image (ID card template)
+    template = cv2.imread('img/imgsmall.png', 0)  # Make sure to replace with the actual template image
+
+    # Start capturing video from the default camera (you can change the index if using an external camera)
     cap = cv2.VideoCapture(0)
 
-# Ширина и высота прямоугольника
-rect_width, rect_height = 340, 200
-
     while True:
-    # Считываем кадр с камеры
+        # Read a frame from the camera
         ret, frame = cap.read()
 
-    # Определение координат центра экрана
-    center_x, center_y = frame.shape[1] // 2, frame.shape[0] // 2
-
-    # Вычисляем координаты верхнего левого и нижнего правого углов прямоугольника
-    x1, y1 = center_x - rect_width // 2, center_y - rect_height // 2
-    x2, y2 = center_x + rect_width // 2, center_y + rect_height // 2
-
-    # Рисуем прямоугольник для поднесения объекта
-    cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
-
-    # Отображаем кадр
-    cv2.imshow('Frame', frame)
-
-    # Считываем кадр с камеры в оттенках серого
-    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-    # Выполняем размытие для уменьшения шумов
-    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
-
-    # Выполняем детекцию краев с использованием оператора Canny
-    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
-
-    # Находим контуры в изображении
-    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
-
-    # Ищем прямоугольники, соответствующие заданным размерам
-    for contour in contours:
-        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
-        if rect_width - 50 <= w <= rect_width + 50 and rect_height - 50 <= h <= rect_height + 50 and \
-           x >= x1 and y >= y1 and x + w <= x2 and y + h <= y2:
-            # Рисуем прямоугольник вокруг объекта
-            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
-
-            # Вырезаем объект из кадра
-            roi = frame[y:y + h, x:x + w]
-
-            # Генерируем имя файла для сохранения
-            filename = os.path.join(output_folder, 'rectangle_object.jpg')
-
-            # Сохраняем изображение объекта
-            cv2.imwrite(filename, roi)
-
-    # Выход из цикла при нажатии клавиши 'q'
-    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
+        if not ret:
+            print("Failed to capture frame")
             break
 
-# Освобождаем ресурсы
+        # Convert the frame to grayscale
+        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        # Detect rectangles in the frame with a threshold
+        frame_with_rectangle = detect_rectangle(gray_frame, template, threshold=0.5)
+
+        # Display the result
+        cv2.imshow('Object Detection', frame_with_rectangle)
+
+        # Break the loop if 'q' is pressed
+        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
+            break
+
+    # Release the camera and close all OpenCV windows
     cap.release()
     cv2.destroyAllWindows()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()