파이썬 아두이노 시리얼 통신 작동 질문합니다

Question

안녕하세요. 현재 파이썬 코드를 통한 HIGH LOW데이터를 아두이노에 전달하는 코드를 작성하였습니다.파이썬 코드는 다음과 같습니다.'import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import serial import time arduino &#61; serial.Serial('COM5', 9600) road_type &#61; None def green_brown_filter(image): # BGR 이미지를 HSV 이미지로 변환 hsv &#61; cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 초록색을 나타내는 색상 범위 설정 green_lower &#61; (40, 50, 50) # 초록색 범위의 하한값 green_upper &#61; (80, 255, 255) # 초록색 범위의 상한값 # 갈색을 나타내는 색상 범위 설정 brown_lower &#61; (10, 100, 50) # 갈색 범위의 하한값 brown_upper &#61; (30, 255, 255) # 갈색 범위의 상한값 # 색상 범위에 따라 마스크 생성 green_mask &#61; cv2.inRange(hsv, green_lower, green_upper) brown_mask &#61; cv2.inRange(hsv, brown_lower, brown_upper) # ROI 설정 (전체 화면) height, width &#61; image.shape[:2] vertices &#61; np.array([[(0, 0), (width, 0), (width, height), (0, height)]], dtype&#61;np.int32) green_mask &#61; region_of_interest(green_mask, vertices) brown_mask &#61; region_of_interest(brown_mask, vertices) # 초록색과 갈색을 구분하는 이미지 생성 green_img &#61; cv2.bitwise_and(image, image, mask&#61;green_mask) brown_img &#61; cv2.bitwise_and(image, image, mask&#61;brown_mask) return green_img, brown_img def black_pixel_ratio(frame, green_img, brown_img): global road_type # 그린 이미지랑 브라운 이미지에서 관심영역 적용 imshape &#61; frame.shape height &#61; (int(imshape[0] * 2 / 3 - 20), int(imshape[0] * 2 / 3 &#43; 20)) width &#61; (int(imshape[1] / 2 - 20), int(imshape[1] / 2 &#43; 20)) green_region &#61; green_img[height[1]:width[1], height[0]:width[0]] cv2.imwrite('green_detect_field.jpg', green_region) masked_green_img &#61; cv2.imread('green_detect_field.jpg') brown_region &#61; brown_img[height[1]:width[1], height[0]:width[0]] cv2.imwrite('brown_detect_field.jpg', brown_region) masked_brown_img &#61; cv2.imread('brown_detect_field.jpg') # 검은 픽셀 비율 계산 : green_img total_pixels &#61; masked_green_img.shape[0] * masked_green_img.shape[1] green_black_pixels &#61; np.count_nonzero(masked_green_img &#61;&#61; 0) # 검은 픽셀 개수 green_black_ratio &#61; green_black_pixels / total_pixels # 검은 픽셀 비율 계산 : brown_img total_pixels &#61; masked_brown_img.shape[0] * masked_brown_img.shape[1] brown_black_pixels &#61; np.count_nonzero(masked_brown_img &#61;&#61; 0) # 검은 픽셀 개수 brown_black_ratio &#61; brown_black_pixels / total_pixels if green_black_ratio > 0.5: # 밭이 아님 if brown_black_ratio > 0.5: # 논이 아님 return None else: road_type &#61; &#34;field&#34; return road_type # road_type 밑에 애들이랑 안묶임 하이신호를 넣었을때 동작안함 else: road_type &#61; &#34;field&#34; return road_type # def contrast_ratio(img, alpha): # 명암비 gray &#61; cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray &#61; np.clip(gray &#43; (gray - 128.) * alpha, 0, 255).astype(np.uint8) return gray def region_of_interest(img, points): mask &#61; np.zeros_like(img) if len(img.shape) > 2: channel_count &#61; img.shape[2] ignore_mask_color &#61; (255,) * channel_count else: ignore_mask_color &#61; 255 cv2.fillPoly(mask, points, ignore_mask_color) masked_image &#61; cv2.bitwise_and(img, mask) return masked_image def load_type_distinguish(img, height, width): global road_type region &#61; img[height[1]:width[1], height[0]:width[0]] cv2.imwrite('load_type_distinguish.jpg', region) distinguish &#61; cv2.imread('load_type_distinguish.jpg') img_load_type &#61; cv2.cvtColor(distinguish, cv2.COLOR_BGR2GRAY) intensity &#61; np.mean(img_load_type) # print(&#34;평균 명암값:&#34;, intensity) # cv2.imshow('a', region) if intensity > 150: road_type &#61; &#34;farmroad&#34; else: road_type &#61; &#34;asphalt&#34; return road_type def draw_lines(img, lines, color&#61;[255, 0, 0], thickness&#61;5): # 선 그리기 for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness) def hough_lines(img, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap): # 직선검출(허프변환) lines &#61; cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, np.array([]), minLineLength&#61;min_line_len, maxLineGap&#61;max_line_gap) line_img &#61; np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype&#61;np.uint8) draw_lines(line_img, lines) return line_img def weighted_img(img, initial_img, a, b, c): # 가중치 적용한 이미지 합성 return cv2.addWeighted(initial_img, a, img, b, c) video &#61; r&#34;C:\Users	akww\Downloads\pythonProject2\asdfwe.mp4&#34; # 영상 로드 cap &#61; cv2.VideoCapture(video) # 비디오 캡처 객체 생성 while True: # 프레임 읽기 ret, frame &#61; cap.read() if not ret: break green_img, brown_img &#61; green_brown_filter(frame) detect_field &#61; black_pixel_ratio(frame, green_img, brown_img) if detect_field &#61;&#61; None: gray &#61; contrast_ratio(frame, 20.0) # graysclae & 명암비 imshape &#61; frame.shape # 사진 크기마다 기준이 달라져서 top, bottom 사이즈 조정 필요 # 실제로 경운기에 캠을 단다고 생각하면 영상 사이즈가 # 달라지지 않기 때문에 한번 정해놓으면 수정 불필요 height &#61; (int(imshape[0] * 2 / 3 - 20), int(imshape[0] * 2 / 3 &#43; 20)) width &#61; (int(imshape[1] / 2 - 20), int(imshape[1] / 2 &#43; 20)) road_type &#61; load_type_distinguish(gray, height, width) # 농로/도로 구분 else: road_type &#61; &#34;field&#34; # 농로면 차선검출 if road_type &#61;&#61; &#34;farmroad&#34;: # 솔레노이드 잠금 ################################################################################################ canny_green &#61; cv2.Canny(contrast_ratio(green_img, 20.0), 5000, 3000, apertureSize&#61;5, L2gradient&#61;True) canny_brown &#61; cv2.Canny(contrast_ratio(brown_img, 20.0), 5000, 3000, apertureSize&#61;5, L2gradient&#61;True) # plt.figure(figsize&#61;(10, 8)) # plt.imshow(canny_brown) # plt.show() canny &#61; cv2.Canny(gray, 5000, 3000, apertureSize&#61;5, L2gradient&#61;True) canny edge detection # cv2.imshow('canny', canny) points &#61; np.array([[(0, imshape[0]), (310, 250), (500, 250), (imshape[1], 490)]], dtype&#61;np.int32) mask &#61; region_of_interest(canny, points) # plt.figure(figsize&#61;(10, 8)) # plt.imshow(mask) # plt.show() lines &#61; hough_lines(mask, 2, np.pi / 180, 90, 120, 150) lines_edges &#61; weighted_img(lines, frame, 0.8, 1, 0.) # 사진이랑 선 이미지 합성 result &#61; cv2.putText(lines_edges, road_type, (0, 50), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 2, (255, 255, 255), 3, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('Lane Detection', result) ############################################################################################## else: # 솔레노이드 오픈 result &#61; cv2.putText(frame, road_type, (0, 50), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 2, (255, 255, 255), 3, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('Lane Detection', result) if road_type &#61;&#61; &#34;farmroad&#34; or road_type &#61;&#61; &#34;asphalt&#34;: print(&#34;Sending command: H&#34;) arduino.write(b'H') # 개행 문자를 포함하여 데이터 전송 time.sleep(1) elif road_type &#61;&#61; &#34;field&#34;: print(&#34;Sending command: L&#34;) arduino.write(b'L') # 개행 문자를 포함하여 데이터 전송 time.sleep(1) if cv2.waitKey(1) & 0xFF &#61;&#61; ord('q'): # 'q' 키를 누르면 종료 break cap.release() # 비디오 캡처 객체와 윈도우 제거 cv2.destroyAllWindows()'코드가 기네요 ㅎㅎ... 결론은 ' if road_type &#61;&#61; &#34;farmroad&#34; or road_type &#61;&#61; &#34;asphalt&#34;: print(&#34;Sending command: H&#34;) arduino.write(b'H') # 개행 문자를 포함하여 데이터 전송 time.sleep(1) elif road_type &#61;&#61; &#34;field&#34;: print(&#34;Sending command: L&#34;) arduino.write(b'L') # 개행 문자를 포함하여 데이터 전송 time.sleep(1) ' 이 코드를 통해서 아두이노에게 H/L라는 신호를 전달해서 아두이노와 연결된 솔레노이드를 동작시키는게 목표였습니다. 아두이노 코드는 다음과 같고요. 'const int solenoidPin1 &#61; 11; // 솔레노이드1 제어 핀const int solenoidPin2 &#61; 13; // 솔레노이드2 제어 핀int data; void setup() { pinMode(solenoidPin1, OUTPUT); // 솔레노이드1 핀을 출력 모드로 설정 pinMode(solenoidPin2, OUTPUT); // 솔레노이드2 핀을 출력 모드로 설정 digitalWrite(solenoidPin1, HIGH); // 솔레노이드1을 초기에 정지시킴 digitalWrite(solenoidPin2, HIGH); // 솔레노이드2를 초기에 정지시킴 Serial.begin(9600); // 시리얼 통신 시작} void loop() { while (Serial.available()) { data &#61; Serial.read(); // 데이터를 시리얼 모니터에 출력 Serial.println(&#34;Received data: &#34; &#43; String((char)data)); // HIGH 신호를 받으면 솔레노이드1과 솔레노이드2를 작동시킴 if (data &#61;&#61; 'H') { digitalWrite(solenoidPin1, HIGH); // 솔레노이드1 활성화 digitalWrite(solenoidPin2, HIGH); // 솔레노이드2 활성화 } // LOW 신호를 받으면 솔레노이드1과 솔레노이드2를 정지시킴 else if (data &#61;&#61; 'L') { digitalWrite(solenoidPin1, LOW); // 솔레노이드1 비활성화 digitalWrite(solenoidPin2, LOW); // 솔레노이드2 비활성화 } }} ' 두 코드 다 실행에는 문제가 없으나 파이썬 구문을 실행하고 아두이노 시리얼 모니터를 보면 따로 받는 데이터가 안나타납니다. 근데 뭐가 문제인지 암만 봐도 모르겠어서 질문드립니다. 긴글 읽어주셔서 감사합니다.

mirheeoj · Answer

다 쳐내고 시리얼포트 write하는 로직만 남긴뒤 테스트 시리얼통신 자체는 정상이면 쳐냈던 로직 하나씩 다시 살려가면서 테스트. 시리얼 모니터에 write하는 방법으로 얼마든지 로그를 찍을 수 있으므로 충분히 디버깅할 수 있겠죠.

파이썬 아두이노 시리얼 통신 작동 질문합니다

1개의 답변

기타 목록