Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- streaming_over_network_with_opencv_et_zeromq [2022/02/20 13:34] – [Streaming over network with OpenCV et ZeroMQ] serge
+++ streaming_over_network_with_opencv_et_zeromq [2022/02/25 13:15] (Version actuelle) – [Profondeur d'une OAK-D Lite] serge
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 **Pas de latence, peu ce consommation CPU, en python super facile à implémenter**\\
-mais pas de réception dans VLC et Pure Data.
+**mais pas de réception dans VLC et Pure Data.**\\
+Utiliser **[[streamer_des_images_opencv_avec_v4l2-loopback|Streamer des images OpenCV avec v4l2-loopback]]**
 =====ZeroMQ=====
 **[[https://zeromq.org/|zeromq.org]]** (également écrit ØMQ, 0MQ ou ZMQ) est une bibliothèque de messagerie asynchrone haute performance
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 </file>
-====Profondeur d'une OAK-D Lite====
-<code bash>
-cd /le/dossier/de/votre/projet
-source mon_env/bin/activate
-python3 -m pip install depthai numpy
-</code>
-<file python sender_oak_depth.py>
-import time
-import imagezmq
-import cv2
-import depthai as dai
-import numpy as np
-sender = imagezmq.ImageSender(connect_to='tcp://127.0.0.1:5555')
-time.sleep(2.0)
-pipeline = dai.Pipeline()
-# Define a source - two mono (grayscale) cameras
-left = pipeline.createMonoCamera()
-left.setResolution(dai.MonoCameraProperties.SensorResolution.THE_400_P)
-left.setBoardSocket(dai.CameraBoardSocket.LEFT)
-right = pipeline.createMonoCamera()
-right.setResolution(dai.MonoCameraProperties.SensorResolution.THE_400_P)
-right.setBoardSocket(dai.CameraBoardSocket.RIGHT)
-# Create a node that will produce the depth map (using disparity output as it's easier to visualize depth this way)
-depth = pipeline.createStereoDepth()
-depth.setConfidenceThreshold(200)
-# Options: MEDIAN_OFF, KERNEL_3x3, KERNEL_5x5, KERNEL_7x7 (default)
-median = dai.StereoDepthProperties.MedianFilter.KERNEL_7x7 # For depth filtering
-depth.setMedianFilter(median)
-# Better handling for occlusions:
-depth.setLeftRightCheck(False)
-# Closer-in minimum depth, disparity range is doubled:
-depth.setExtendedDisparity(False)
-# Better accuracy for longer distance, fractional disparity 32-levels:
-depth.setSubpixel(False)
-left.out.link(depth.left)
-right.out.link(depth.right)
-# Create output
-xout = pipeline.createXLinkOut()
-xout.setStreamName("disparity")
-depth.disparity.link(xout.input)
-with dai.Device(pipeline) as device:
-    device.startPipeline()
-    # Output queue will be used to get the disparity frames from the outputs defined above
-    q = device.getOutputQueue(name="disparity", maxSize=4, blocking=False)
-    while True:
-        inDepth = q.get()  # blocking call, will wait until a new data has arrived
-        frame = inDepth.getFrame()
-        frame = cv2.normalize(frame, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
-        # Convert depth_frame to numpy array to render image in opencv
-        depth_gray_image = np.asanyarray(frame)
-        # Resize Depth image to 640x480
-        resized = cv2.resize(depth_gray_image, (640, 480), interpolation = cv2.INTER_AREA)
-        sender.send_image("moi", resized)
-        cv2.imshow("disparity", resized)
-        if cv2.waitKey(1) == 27:
-            break
-</file>
-Le receiver est le même que ci-dessus.
-====Profondeur d'une RealSense D455====
-Pour l'installation, voir **https://github.com/sergeLabo/grande_echelle#installation**
-<code bash>
-cd /le/dossier/de/votre/projet
-source mon_env/bin/activate
-python3 -m pip install  pyrealsense2 numpy
-</code>
-A tester, je n'ai pas la cam !
-<file python sender_rs_depth.py>
-import os
-import time
-import imagezmq
-import cv2
-import numpy as np
-import pyrealsense2 as rs
-class MyRealSense:
-    """Initialise la caméra et permet d'accéder aux images"""
-    def __init__(self):
-        self.width = 1280
-        self.height = 720
-        self.pose_loop = 1
-        self.pipeline = rs.pipeline()
-        config = rs.config()
-        pipeline_wrapper = rs.pipeline_wrapper(self.pipeline)
-        try:
-            pipeline_profile = config.resolve(pipeline_wrapper)
-        except:
-            print('\n\nPas de Capteur Realsense connecté\n\n')
-            os._exit(0)
-        device = pipeline_profile.get_device()
-        config.enable_stream(   rs.stream.color,
-                                width=self.width,
-                                height=self.height,
-                                format=rs.format.bgr8,
-                                framerate=30)
-        config.enable_stream(   rs.stream.depth,
-                                width=self.width,
-                                height=self.height,
-                                format=rs.format.z16,
-                                framerate=30)
-        self.pipeline.start(config)
-        self.align = rs.align(rs.stream.color)
-        unaligned_frames = self.pipeline.wait_for_frames()
-        frames = self.align.process(unaligned_frames)
-        depth = frames.get_depth_frame()
-        self.depth_intrinsic = depth.profile.as_video_stream_profile().intrinsics
-        # Affichage de la taille des images
-        color_frame = frames.get_color_frame()
-        img = np.asanyarray(color_frame.get_data())
-        print(f"Taille des images:"
-              f"     {img.shape[1]}x{img.shape[0]}")
-        self.sender = imagezmq.ImageSender(connect_to='tcp://127.0.0.1:5555')
-        time.sleep(2.0)
-    def run(self):
-        """Boucle infinie, quitter avec Echap dans la fenêtre OpenCV"""
-        while self.pose_loop:
-            frames = self.pipeline.wait_for_frames(timeout_ms=80)
-            # Align the depth frame to color frame
-            aligned_frames = self.align.process(frames)
-            self.depth_color_frame = aligned_frames.get_depth_frame()
-            depth_gray_image = cv2.cvtColor(depth_color_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
-            # Convert 16bit data
-            detph_gray_16bit = np.array(depth_gray_image, dtype=np.uint16)
-            detph_gray_16bit *= 256
-            self.sender.send_image("moi", detph_gray_16bit)
-            cv2.imshow("disparity", detph_gray_16bit)
-            if cv2.waitKey(1) == 27:
-                break
-if __name__ == '__main__':
-    mrs = MyRealSense()
-    mrs.run()
-</file>
 {{tag>zmc opencv pd pure-data pure_data python sb}}