【树莓派】opencv水滴接触角测量

1.配置树莓派

进入配置界面

sudo raspi-config

开启摄像头

设置显示大小

开启VNC服务

设置账号密码

账号：pi

密码:123

重启查看设备内存

剩余9G

2.测试摄像头

使用的是USB摄像头，在终端安装软件

sudo apt-get install fswebcam

拍照，测试摄像头

sudo fswebcam image.jpg

有点模糊，调一下焦距

安装motion

Sudo apt-get install motion

sudo nano /etc/default/motion

修改motion的配置文件

sudo vim /etc/motion/motion.conf

修改配置文件：

将第11行的daemon off 改成daemon on

该文件很长，需要一直往下翻，直到464行你才看到端口号8081，我们通过这个端口来读取视频数据，这里无需修改！如下图：

然后到第477行将stream_localhost on改成off，即关闭 localhost 的限制，如下图：

当然，你也可以设定图片的分辨率，在第90行进行修改：

启动motion

sudo service motion start

sudo motion

在浏览器打开

3.树莓派安装OPENCV

加速python pip下载速度

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install pip -U

3.1、安装numpy

打开命令行界面，输入以下命令，安装Python科学计算库numpy

sudo pip3 install numpy

3.2、在树莓派设置中把根目录扩大到整个SD卡

命令行界面输入命令，进入树莓派配置界面。用上下键和左右键切换光标位置。

sudo raspi-config

树莓派配置界面

第七行：Advanced Options

Adcanved Options

选择Expand Filesystem，将根目录扩展到这个SD卡，充分利用SD卡的存储空间。如果不进行这一步，后续命令会出现卡死。退出设置界面，重启树莓派。

sudo reboot

3.3、安装OpenCV所需的库

挨个运行下面八条命令。共需要七分钟（注意倒数第三条命令中要安装四个-dev软件包）。

sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config -y

sudo apt-get install libjpeg8-dev -y

sudo apt-get install libtiff5-dev -y

sudo apt-get install libjasper-dev -y

sudo apt-get install libpng12-dev -y



sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y



sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y

3.4、下载OpenCV

在命令行输入以下三条命令，下载两个压缩包到树莓派的/home/pi/Downloads目录下。第一个压缩包86.8MB，第二个压缩包54.5MB：

cd /home/pi/Downloads

wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.0.zip

wget https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip

下载之后，把第一个压缩包重新命名为opencv-3.4.0.zip，把第二个压缩包重新命名为opencv_contrib-3.4.0.zip

如果下载速度很慢（比如每秒几个KB）：

方法1：可以在电脑浏览器中输入wget后面的链接下载压缩包，再用Fillzilla或者U盘等方法把文件传输到树莓派的/home/pi/Downloads目录下（一定不能错）。

方法2：:可以用电脑在百度网盘链接下载这两个压缩包之后再用Fillzilla或者U盘等方法把文件传输到树莓派的/home/pi/Downloads目录下（一定不能错）。

解压这两个压缩包

cd /home/pi/Downloads

unzip opencv-3.4.0.zip

unzip opencv_contrib-3.4.0.zip

设置编译参数

设置编译参数

cd /home/pi/Downloads/opencv-3.4.0

mkdir build

cd build

设置CMAKE参数，注意，下面这是一行命令（包括最后那俩点儿），需要耐心等待十五分钟左右：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/pi/Downloads/opencv_contrib-3.4.0/modules -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_LIBV4L=ON PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5 PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include ..

根据下图判断你是否配置成功了CMAKE。如果失败，可能是因为两个压缩包的路径没有严格按照上文的要求。如果成功，就可以开始最重要的编译了。

3.5、编译

最后一步，也是最重要的一步：编译

保证树莓派有至少5G的存储空间，建议本命令用树莓派桌面上的命令行工具运行，而不要使用远程ssh连接。因为执行命令时间太长，中途如果ssh断线的话无法得知是否已经安装完毕。

cd /home/pi/Downloads/opencv-3.4.0/build

make

开始编译

如果遇上错误：make[2]: *** [modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/build.make:56: modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/__/src2/cv2.cpp.o] Error 1

make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:21149: modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/all] Error 2

make: *** [Makefile:138: all] Error 2

找到cv2.cpp那个文件

texteditor打开，翻到885行（可能每个人的不一样，就在这附近）

前面要加上个（char *）。

然后再编译，在这个地方停很长时间就可以通过了。

编译完成

make命令执行完成之后，执行下面的命令，执行命令需要一分钟：

sudo make install

安装好之后，在命令行中输入python3，回车

import cv2

回车

cv2.version

回车

如果出现下图的结果，说明Python3环境下的OpenCV安装成功。

Python3的OpenCV安装完成

如果报错

ImportError: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so: undefined symbol: __atomic_fetch_add_8

nano /etc/profile

export LD_PRELOAD=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libatomic.so.1

source /etc/profile

4.树莓派拍摄图片

源码实现

import cv2

 

#获取摄像头

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(1):

#从摄像头读取一帧图片

    ret ,frame = cap.read()

    k=cv2.waitKey(1)

#输入ESC退出程序

    if k==27:

        break

#输入s保存图片

    elif k==ord('s'):

        cv2.imwrite("out.png",frame)

    cv2.imshow("capture", frame)

#释放摄像头

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

代码很简单，就是调用摄像头，输入s拍一张图片。

使用方法

1. 第一次使用的时候

输入：source /etc/profile

配置一下环境变量

1. 在/home/pi目录内，打开video.py

python video.py

这个时候，能开始显示视频流

输入按键s，保存一张图片，输入esc按键，退出程序

5.座滴法

6.座滴法测量角度的实现

从上一节知道，通过椭圆的半径和高可以得到接触角的正弦值，这里使用查表法，转换出角度

#正弦值转换表（0~90度）

angle_array = [

[0, 0],

[1, 0.017452],

[2, 0.034899],

[3, 0.052336],

[4, 0.069756],

[5, 0.087156],

[6, 0.104528],

[7, 0.121869],

[8, 0.139173],

[9, 0.156434],

[10, 0.173648],

[11, 0.190809],

[12, 0.207912],

[13, 0.224951],

[14, 0.241922],

[15, 0.258819],

[16, 0.275637],

[17, 0.292372],

[18, 0.309017],

[19, 0.325568],

[20, 0.34202] ,

[21, 0.358368],

[22, 0.374607],

[23, 0.390731],

[24, 0.406737],

[25, 0.422618],

[26, 0.438371],

[27, 0.45399] ,

[28, 0.469472],

[29, 0.48481] ,

[30, 0.5]     ,

[31, 0.515038],

[32, 0.529919],

[33, 0.544639],

[34, 0.559193],

[35, 0.573576],

[36, 0.587785],

[37, 0.601815],

[38, 0.615661],

[39, 0.62932] ,

[40, 0.642788],

[41, 0.656059],

[42, 0.669131],

[43, 0.681998],

[44, 0.694658],

[45, 0.707107],

[46, 0.71934] ,

[47, 0.731354],

[48, 0.743145],

[49, 0.75471] ,

[50, 0.766044],

[51, 0.777146],

[52, 0.788011],

[53, 0.798636],

[54, 0.809017],

[55, 0.819152],

[56, 0.829038],

[57, 0.838671],

[58, 0.848048],

[59, 0.857167],

[60, 0.866025],

[61, 0.87462] ,

[62, 0.882948],

[63, 0.891007],

[64, 0.898794],

[65, 0.906308],

[66, 0.913545],

[67, 0.920505],

[68, 0.927184],

[69, 0.93358] ,

[70, 0.939693],

[71, 0.945519],

[72, 0.951057],

[73, 0.956305],

[74, 0.961262],

[75, 0.965926],

[76, 0.970296],

[77, 0.97437] ,

[78, 0.978148],

[79, 0.981627],

[80, 0.984808],

[81, 0.987688],

[82, 0.990268],

[83, 0.992546],

[84, 0.994522],

[85, 0.996195],

[86, 0.997564],

[87, 0.99863] ,

[88, 0.999391],

[89, 0.999848],

[90, 1]]   

测量之前，需要先用鼠标在图片上确定三个点，分别是液滴与水平面两侧的位置以及液滴的高度

代码如下：

#鼠标触发操作

def draw_point(event,x,y,flags,param):

global mouse_down

global inputCount,x1,y1,x2,y2,x3,y3

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

mouse_down = True



# Check if mouse button was pressed

if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP and mouse_down:

mouse_down = False

#椭圆左侧定位

if inputCount==0:

x1 = x

y1 = y

#椭圆右侧定位

elif inputCount==1:

x2 = x

y2 = y

#椭圆顶部定位

elif inputCount==2:

x3 = x

y3 = y



inputCount = inputCount + 1

if(inputCount > 2):

inputCount = 0

如果检测到鼠标输入，将当前鼠标的坐标存起来，一共是三次触发，第三次操作之后，重新回到第一次的状态

在主函数里面，首先加载一张名为p1.png的图片

img = cv2.imread("p1.png") #加载图片

实时检测鼠标输入变量，对每个变量做对应显示

#输入提示

if inputCount == 0:

cv2.putText(img, "left", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

elif inputCount==1:

cv2.putText(img, "right", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

elif inputCount==2:

cv2.putText(img, "top", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

提示下一步操作是什么

当最后一次输入完成的时候

开始角度的计算

# 起点和终点的坐标

ptStart = (x1, y1)

ptEnd = (x2, y1)

cv2.line(img, ptStart, ptEnd, (255, 0, 0), thickness, lineType)

ptStart = (math.floor((x2 + x1)/2), y1)

ptEnd = (math.floor((x2 + x1)/2), y3)

cv2.line(img, ptStart, ptEnd, (0, 255, 0), thickness, lineType)

#计算出椭圆的半径和高度

r = math.floor((x2-x1)/2)

h = (y1-y3)

首先绘制出椭圆的长轴和短轴，计算出半径和高度

通过座滴法计算出正弦值

#计算正弦值

sin = (2*h*r)/((r*r)+(h*h))

再使用查表法计算出对应角度

#显示角度位置

cos = math.sqrt(1-(sin*sin))

tan = sin/cos

angle_top = r*tan

ptStart = (x1, y1)

ptEnd = (math.floor((x2 + x1)/2), math.floor(y1-angle_top))

cv2.line(img, ptStart, ptEnd, (0, 0, 255), thickness, lineType)

#查表计算角度

for index in range(0,88):

#显示出实际的角度

if(angle_array[index][1] == sin):

cv2.putText(img, "angle:"+str(angle_array[index][0]), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

break

elif ((angle_array[index][1] <= sin) and (angle_array[index+1][1] >=sin )):

cv2.putText(img, "angle:"+str(angle_array[index][0]), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

break

#显示正弦值

cv2.putText(img, "sin(x):"+str(sin), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

为了确定测量的角度是不是准确，对测量位置做显示

# 绘制一个绿色椭圆

ptCenter = (math.floor((x2 + x1)/2), y1) # 中心点位置

axesSize = (r, h) # 长轴半径为 90，短轴半径为 60

rotateAngle = 0 # 旋转角度为 0

startAngle = 0

endAngle = 360

cv2.ellipse(img, ptCenter, axesSize, rotateAngle, startAngle, endAngle,(0, 255, 255) , thickness, lineType)

7.角度测量使用方法

将拍摄的图片，重命名为p1.png

在终端输入python angle.py，打开程序

观察左上角，显示的left，用鼠标点击液滴与桌面的左侧接触点

观察左上角，显示的right，用鼠标点击液滴与桌面的右侧接触点

观察左上角，显示的top，用鼠标点击液滴顶点

观察左上角。计算出角度为65度，通过座滴法计算出来的接触角正弦值是0.909