本記事でできること
想定シーン
ロボットをビジュアルフィードバック制御する
カメラを使ったロボットアームの制御方法を、ビジュアルフィードバック制御といいます。ここでは、ビジュアルフィードバック制御を使った自動化システムを開発する際に必要となる画像認識プログラムをまとめています。
簡易に画像を表示するだけのクラスをつくる
画像認識のプログラムを制作する際、さっとフィルターを試して、結果を表示したい場合があります。一般には、OpenCVであればcv::imshow
を使用すると思いますが、デバッグの際に、cv::imshow
とcv::waitKey
を記述するのと、window_name
を定義するのが億劫になることがありました。本記事では、どこでも、いつでも1行だけ書けばその場で画像表示ができるプログラムを掲載します。
実行環境
- OS:Ubuntu 22.04 LTS
- 言語:C++
- クルーボ:v5.1.0
クルーボについて
ロボットアプリケーション開発には、株式会社チトセロボティクスのロボット制御ソフトウェア「クルーボ」を使用します。本記事のプログラムは、クルーボがインストールされた制御コンピュータ上で動作します。
- クルーボの製品サイト:https://chitose-robotics.com/
プログラム抜粋
int show_with_pause(const cv::Mat& image) {
cv::imshow("show_with_pause", image);
const int wait_time_second = 0;
return cv::waitKey(wait_time_second);
}
全体プログラム
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat load_image(const std::string file_path) {
cv::Mat loaded_image = cv::imread(file_path, 1);
if (loaded_image.empty()) {
throw std::runtime_error("画像を正常に読み込めませんでした。");
}
return loaded_image;
}
int show_with_pause(const cv::Mat& image) {
cv::imshow("show_with_pause", image);
const int wait_time_second = 0;
return cv::waitKey(wait_time_second);
}
int main(void) {
std::string file_path = "../data/fuji.jpg";
const cv::Mat loaded_image = load_image(file_path);
const int key = show_with_pause(loaded_image);
}
おわりに
人手作業をロボットアームで自動化するために、カメラを使ったロボット制御=ビジュアルフィードバック制御が大切です。
ロボット制御用の画像認識でも中身のひとつひとつはシンプルなので、要素に分解して解説していきたいと思います。