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/* dpn.cpp -- Detección de pantalla negra con OpenCV
Copyright (C) 2010 Oscar García
This program is free software: you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
(at your option) any later version.
This program is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
Para compilar:
g++ dpn.cpp -o dpn $(pkg-config --cflags --libs opencv)
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int, char**)
{
// Fotogramas obtenidos del dispositivo de captura y su conversión a grises
cv::Mat fotograma, grises, histograma, histo_norm;
// Abrimos la cámara por defecto
cv::VideoCapture camara(0);
// Comprobamos si se ha abierto correctamente
if(!camara.isOpened())
{
return -1;
}
// Creamos la ventana llamada "Fotogramas" donde mostraremos el resultado
cv::namedWindow("Fotogramas",1);
// El programa finalizará cuando se pulse una tecla (o Control+C en la consola)
while (cv::waitKey(30) < 0)
{
// Obtenemos un nuevo fotograma del dispositivo de captura
camara >> fotograma;
// Convertimos el fotograma a escala de grises
cv::cvtColor(fotograma, grises, CV_BGR2GRAY);
// Dibujamos un recuadro de 256x128 para contener el histograma
cv::rectangle(grises, cv::Rect(10, 10, 256, 130), cv::Scalar(255), 1, 8);
// Sacado del ejemplo de OpenCV:
// http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_calculation/histogram_calculation.html
// Rango de los valores del canal de escala de grises (0 mínimo, 256 máximo)
float range[] = { 0, 256 };
// Como sólo tenemos un canal (segundo parámetro) sólo ponemos un elemento
const float* histRange = { range };
// Podríamos "cuantizar" a un reducido número de valores para acelerar el algoritmo
int histSize = 256;
// Calculamos el histograma
cv::calcHist(&grises, 1, 0, cv::Mat(), histograma, 1, &histSize, &histRange);
// Normalizamos el histograma para dibujarlo en el recuadro
cv::normalize(histograma, histo_norm, 0, 127, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat() );
int x, i;
// Dibujamos el histograma
for (x = 10, i = 0; i < 256; i++, x++)
{
cv::line(grises, cv::Point(x, 138 - histo_norm.at<float>(i)), cv::Point(x, 139), cv::Scalar(191), 1, 8);
}
// Calculamos la suma de los primeros 20 valores (los tonos más oscuros)
float porcentaje, suma = 0;
for (i = 0; i < 20; i++, x++)
{
suma += histograma.at<float>(i);
}
// Calculamos el porcentaje de pixeles que corresponden al total
porcentaje = (suma * 100) / (grises.rows * grises.cols);
// Depuramos el resultado
std::cout << suma << " (" << porcentaje << "%)" << std::endl;
// Dibujamos un marco blanco alrededor de la imagen en caso de ser muy oscura
if (porcentaje > 95) {
cv::rectangle(grises, cv::Rect(4, 4, grises.cols - 7, grises.rows - 7), cv::Scalar(255), 4, 8);
}
// Mostramos el fotograma con el histograma y el aviso dibujado
cv::imshow("Fotogramas", grises);
}
// Liberamos el dispositivo de captura, no es realmente necesario porque el
// destructor lo haría por nosotros al finalizar el programa
camara.release();
return 0;
}
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