3.8: 색상 분류

목표:

이 레슨을 마치면 다음을 할 수 있어야 합니다.

1. HSV와 RGB의 차이점을 파악합니다.
2. 코드론 EDU가 색상을 분류하는 방법을 설명합니다.
3. 내 컬러 센서를 보정합니다.
4. 코드론 EDU로 색상을 예측합니다.

성공을 위한 단계:

1. 컬러 센서 보정
2. 컬러 센서 예측
3. 컬러 피아노
4. 챌린지 1: 여러 샘플
5. 챌린지 2: 컬러피아노 – 응용

우리는 색상을 보고 구별할 수 있지만, 컴퓨터도 이런 일을 할 수 있다는 것을 알고 있나요? 이 레슨에서는 코드론 EDU의 컬러 센서를 사용하여 서로 다른 색상을 구별하는 방법을 배우게 됩니다! 코드론 EDU에는 2개의 컬러 센서가 장착되어 있습니다. 코드론 EDU의 전원을 켜면 드론 아래에 두 개의 밝은 조명이 반짝이는 것을 볼 수 있습니다. 이 조명은 색상 센서가 보고 있는 표면을 밝게 비춰서 색상을 인식하는 데 도움이 됩니다.

색상 센서가 정확하게 색상을 인식하려면 먼저 색상 센서를 보정해야 합니다. 드론을 사용하는 환경의 밝기 상태나 그림자 등이 다르기 때문에 센서가 정확하게 작동하기를 원한다면 컬러 센서를 사용할 계획인 장소나 환경에서 센서를 보정해야 합니다!

우리는 각 RGB 이미지를 HSV 색 공간으로 변환할 것입니다. HSV는 색상, 채도, 명도를 의미합니다.

• 색상(Hue) 은 일반적으로 0-360 범위이며 색상을 나타냅니다. (여기에서는 0-180 범위입니다)
• 채도(Saturation) 는 색상의 선명도를 나타냅니다.
• 명도(Value) 는 색상이 얼마나 밝거나 어두운지를 나타냅니다.

컴퓨터 비전 응용 프로그램에서는 색상과 강도 값을 구분하므로 HSV 색 공간을 사용하는 것이 좋습니다. 이것은 그림자, 반사 및 기타 요인으로 인해 특정 색상이 매우 다르게 보일 수 있기 때문에 중요합니다. HSV 색 공간은 보다 정확한 결과를 위해 이를 고려합니다.

조종기에서 컬러 데이터에 접근하는 방법부터 알아보겠습니다! 먼저 “링크(LINK)” 상태가 아닌지 확인하십시오.

조종기에서 컬러 데이터에 접근하려면 원격 제어 비행 모드에 있어야 합니다. 전원 버튼을 눌러 링크 상태와 조종기 상태를 전환합니다.

원격 제어 상태가 되면 아래 이미지와 같은 화면이 나타날 때까지 “P” 또는 “S” 버튼을 누릅니다.  이 화면에서 HSV 값(Hue, Saturation, Value)과 드론이 보는 현재 색상을 확인할 수 있습니다!

컬러 센서를 보정하려면 코드를 직접 작성해야 합니다! 시작하려면 calibration_color 라는 새 파일을 만드세요. 먼저 일반적인 가져오기, 개체 생성 및 페어링을 사용하여 시작합니다.

from codrone_edu.drone import *
import time

drone = Drone()

drone.pair()

이 예에서는 코드론 EDU 기능을 사용하여 수신하려는 모든 색상 데이터를 저장할 새 디렉토리를 생성합니다.  dataset 라는 변수를 만들고 color_data 문자열에 할당합니다. 결국 우리는 이 변수를 코드론 EDU 함수에 전달할 것입니다. 또한 모든 착륙 패드 색상을 포함하는 목록을 만들어야 합니다.

dataset = "color_data"

colors = ["green", "purple", "red", "lightblue", "blue", "yellow", "black", "white"]

이제 목록의 각 색상에 대해 for 반복문을 만들 것입니다. 각 색상을 보정해야 하므로 반복문을 사용하여 모든 색상을 통과하는 것이 색상 보정 코딩을 하는 가장 효율적인 방법입니다! for 반복문 내부에서 다음과 같은 색상 데이터에 대한 data라는 빈 리스트도 만들어야 합니다. 또한 색상별로 채취할 샘플을 저장할  samples 이라는 변수도 만듭니다. 샘플은 500개로 할당합니다.

for color in colors:

    data = []

    samples = 500

이제 입력 input() 기능을 사용하여 프로그램을 일시 중지합니다. 프로그램은 계속 진행하기 전에 사용자가 Enter 키를 누를 때까지 기다립니다. 이 일시 중지를 사용하여 원하는 착륙 패드 위에 드론을 위치시켜야 합니다.

우리는 또한 이 프로그램에 로딩 바를 추가할 것입니다. 이렇게 하면 샘플을 읽고 있는지, 드론에 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 로딩 바가 진행되는 동안에는 드론을 움직이지 않도록 주의하세요!

    for i in range(1):
        print("샘플: ", i+1)
        next = input("다음 색상을 보정하려면 Enter 키를 누르세요 " + color)
        print("0% ", end="")

앞서 우리는 각 색상에 대해 500개의 샘플을 사용하고 싶다고 말했습니다. 중첩된 for 반복문을 사용하여 각 색상에 대해 500개의 샘플 데이터를 가져옵니다. 이 샘플을 가져오면 빈 data라는 빈 리스트에 추가하려고 합니다.  modulo함수를 사용하여 이 for 반복문을 통과할 때 진행률 표시줄도 천천히 증가합니다! 이 반복문이 완료되면 샘플 데이터 가져오기가 완료되었음을 나타내기 위해 100%를 출력합니다.

        for j in range(samples):

            color_data = drone.get_color_data()[0:9]

            data.append(color_data)

            time.sleep(0.005)

            if j % 10 == 0:

                print("-", end="")

        print(" 100%")

모든 컬러 데이터가 수집되면 이를 코드론 EDU 함수로 전송하여 새로운 컬러 디렉토리를 생성해야 합니다. 이렇게 하면 색상 감지 프로그램 작성을 시작할 때 사용할 보다 정확한 색상 데이터를 얻을 수 있습니다! new_color_data() 함수는 레이블, 데이터 및 데이터 세트를 사용합니다.  dataset 폴더의 color (색상) 레이블 아레에 data 리스트를 추가하려고 합니다.

새 디렉토리를 작성하는 대신 기존 디렉토리에 추가하려면 append_color_data() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 new_color_data()와 동일한 매개 변수를 사용합니다.

    drone.new_color_data(color, data, dataset)

print("보정이 완료되었습니다.")

이제 색상 분류 프로그램이 완성되었습니다! 이 프로그램을 실행하면 color_data라는 새 디렉토리가 생성됩니다. 이 디렉토리 안에는 수백 줄의 데이터가 있는 각 색상에 대한 모든 정보가 담긴 텍스트 파일이 있습니다! 데이터를 자유롭게 살펴보되 아무 것도 변경하지 않도록 주의하세요! 이후 프로그램에서 색상 감지 기능이 사라질 수도 있습니다.

전체 코드는 다음과 같습니다.

from codrone_edu.drone import *
import time
drone = Drone()
drone.pair()

dataset = "color_data"
colors = ["green", "purple", "red", "lightblue", "blue", "yellow", "black", "white"]

for color in colors:
    data = []
    samples = 500

    for i in range(1):
        print("샘플: ", i+1)
        next = input("다음 색상을 보정하려면 Enter 키를 누르세요 " + color)
        print("0% ", end="")

        for j in range(samples):
            color_data = drone.get_color_data()[0:9]
            data.append(color_data)
            time.sleep(0.005)
            if j % 10 == 0:
                print("-", end="")
        print(" 100%")

    drone.new_color_data(color, data, dataset)

print("보정이 완료되었습니다.")

이전 단계에서 정확한 색상 감지를 위해 색상 센서를 보정하는 방법을 배웠습니다. 이 단계에서는 보정된 색상 센서 데이터를 사용하여 색상 예측을 시작합니다! 가져오기, 개체 생성 및 페어링을 진행 하는 것으로 시작하겠습니다.

from codrone_edu.drone import *
import time

drone = Drone()

drone.pair()

이제 준비가 끝났으므로 방금 만든 색상 분류기를 불러오는 단계로 넘어갈 것입니다. 이를 위해 다음 drone.load_classifier() 함수를 사용할 것입니다. 매개변수 없이 이 함수를 호출하면 드론에 기본 값으로 설정된 색상 데이터를 불러옵니다. 기본 데이터가 항상 가장 정확한 것은 아니므로, 색상 보정 프로그램으로 직접 만든 디렉토리를 매개변수로 사용합니다!

마지막 예제를 따랐다면 디렉토리 이름은  color_date 여야 합니다. 디렉토리 이름이 다른 이름인 경우 사용한 이름으로 매개변수를 사용해야 합니다.

drone.load_classifier("color_data")

이제 색상 분류기를 불러왔으므로 색상을 예측하는 일만 남았습니다! 이것은 두 단계로 이루어집니다. 먼저 센서로 현재 색상 데이터를 읽어서 가져와야 합니다. 해당 데이터를 얻으면 보정된  color_date 와 비교하여 색상을 예측합니다! 이것이 우리의 첫 번째 색상 예측 프로그램이기 때문에 드론이 현재 보고 있는 색상을 출력하는 for 반복문을 사용할 것입니다.

for i in range(500):

    color_data = drone.get_color_data()

    color = drone.predict_colors(color_data)

    print(color)

    time.sleep(0.5)

drone.close()

컬러 착륙 패드는 평평한 표면에 있어야 합니다.그리고  코드론 EDU를 착륙 패드위에 올려 놓습니다.

드론을 직접 올려 놓지 앉고 손으로 잡은채로 들고 있으면, 색상 인식이 부정확해 집니다. 이 프로그램은 몇 분 동안 실행되고 계속해서 콘솔에 색상을 출력합니다. 색상 예측기가 마법을 부리는 것을 보려면 모든 색상을 확인하십시오!

색상 예측기로 피아노를 만들어 봅시다! 이 예에서는 4가지 색상을 사용하여 간단한 색상 피아노를 만듭니다. 피아노가 완성되면 드론으로 음악을 만들 수 있습니다!

항상 그렇듯이 가져오기, 개체 생성 및 페어링으로 시작합니다.

from codrone_edu.drone import *
import time
drone = Drone()
drone.pair()

이전 단계에서 우리는 보정된 색상 분류기를 로드해야 한다는 것도 배웠습니다. 여기서도 그렇게 해야 합니다!

drone.load_classifier("color_data")

다음으로, 드론이 지속적으로 색상을 찾을 수 있도록 무한으로 작동하는 while 반복문을 생성합니다. 이 while 반복문 내에서 현재 색상 데이터를 가져와 코드론 EDU가 우리의 이전 색상 예측 예에서 처럼 어떤 색을 보고 있는지 예측하도록 해야 할 것입니다.

while True:
    color_data = drone.get_color_data()
    color = drone.predict_colors(color_data)

색상 예측 예제 코드를 사용했을때를 생각해보면 코드론 EDU가 바닥에서 드론을 들어 올린 이후에도, 계속 색상을 예측하는 것을 보셨을 것입니다. 이것은 컬러 피아노가 공중에 떠 있는 동안 계속 음을 연주하기 때문에 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 내부 자이로스코프를 사용할 것입니다. 자이로스코프의 x 및 y 각도가 0인 경우에만 드론이 음을 연주하도록 허용합니다. 즉, 드론이 평평한 표면에 놓여있는 경우에만 음을 연주하려고 합니다.

만약 우리의 자이로스코프 정보가 0이라면, 우리는 우리의 색상 예측에 다른 if 문을 사용할 것입니다. 우리가 만든 color 변수는 사실 목록과 같습니다! color[0] 은 전면 색상 센서를, color[1] 은 후면 색상 센서를 예측합니다. F이 예에서는 color[0] 을 사용하여 예측 색상을 확인합니다. 만약 우리의 색이 녹색이라면, 우리는 1초 동안 B4 음표를 연주할 것입니다.

if drone.get_x_angle() == 0 and drone.get_y_angle() == 0:

      if color[0] == "green":
          drone.drone_buzzer(Note.B4, 1000)

주요 구성은 끝났습니다. 이제 더 많은 소리와 색상을 추가하기만 하면 됩니다. 부저를 사용하지만 만일을 대비하여 아무 소리도 내지 않는 else 문을 추가할 것입니다.

elif color[0] == "red":
            drone.drone_buzzer(Note.A4, 1000)
        elif color[0] == "yellow":
            drone.drone_buzzer(Note.C4, 1000)
        elif color[0] == "black":
            drone.drone_buzzer(Note.G4, 1000)
        else:
            drone.drone_buzzer(0, 0)

마지막으로, 우리는 한 번에 컬러 센서에 너무 많은 신호를 보내지 않도록  sleep() 뿐만 아니라 어떤 색이 예측되는지 볼 수 있도록 print()를 추가할 것입니다.

print(color[0])
time.sleep(0.2)

여기까지 컬러 피아노였습니다!

완성된 코드는 다음과 같습니다.

from codrone_edu.drone import *
import time
drone = Drone()
drone.pair()

drone.load_classifier("color_data")

while True:
    color_data = drone.get_color_data()
    color = drone.predict_colors(color_data)

    if drone.get_x_angle() == 0 and drone.get_y_angle() == 0:

        if color[0] == "green":
            drone.drone_buzzer(Note.B4, 1000)
        elif color[0] == "red":
            drone.drone_buzzer(Note.A4, 1000)
        elif color[0] == "yellow":
            drone.drone_buzzer(Note.C4, 1000)
        elif color[0] == "black":
            drone.drone_buzzer(Note.G4, 1000)
        else:
            drone.drone_buzzer(0, 0)

    print(color[0])
    time.sleep(0.2)

챌린지 1: calibrative_color 프로그램에서 각 색상별로 한 번에 500개의 샘플을 가져왔습니다. 각 색상별로 500개의 샘플을 여러개 가져오도록 코드를 변경하는 방법은 무엇일까요?

힌트: 한 가지만 변경하면 됩니다!

챌린지 2: 우리는 4개의 건반을 가진 기본 컬러 피아노를 만들었습니다. 그것에 추가하여 모든 컬러의 착륙 패드를 포함하는 컬러 피아노를 만드십시오! 좋아하는 노래에 있는 음표를 선택하여 다시 만들 수도 있습니다!

이번 레슨에서는 코드론 EDU의 컬러 센서를 사용하여 여러 색을 감지하는 방법에 대해 배웠습니다. 이 데이터를 사용하여 드론을 보정하여 감지되는 색상을 예측하는 방법도 확인했습니다.