---
title: 【軟體】【物件偵測】Collect 階段
tags: TTennis Pickup Robot
disqus: hackmd
---

<h1 style="text-align: center; color: orange;">
🛠️ 【軟體】影像處理 🛠️
</h1>

<h2 style="text-align: center; color: skyblue;">【物件偵測】Collect 階段 </h2>

<h3><font color="magenza">
1. 自己生素材
</font></h3>

如果要辨識的東西比較特別，就得自己生素材了。
通常我會用 opencv 庫簡單寫個 `.py`，按 space 就儲存串流快照。

:::spoiler OAK-D

import cv2
import depthai as dai
import os

# 建立Pipeline
pipeline = dai.Pipeline()

# 創建彩色相機節點
camRgb = pipeline.create(dai.node.ColorCamera)
camRgb.setBoardSocket(dai.CameraBoardSocket.RGB)
camRgb.setResolution(dai.ColorCameraProperties.SensorResolution.THE_1080_P)

# 設置相機輸出
xoutVideo = pipeline.create(dai.node.XLinkOut)
xoutVideo.setStreamName("video")
camRgb.video.link(xoutVideo.input)

# 初始化裝置並啟動Pipeline
with dai.Device(pipeline) as device:
    videoQueue = device.getOutputQueue(name="video", maxSize=4, blocking=False)
    
    frame_count = 1
    while True:
        videoFrame = videoQueue.get()  # 獲取當前幀
        frame = videoFrame.getCvFrame()  # 轉換為OpenCV格式

        # 顯示畫面
        cv2.imshow("OAK-D Camera", frame)

        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord('q'):  # 按下 'q' 退出
            break
        elif key == ord(' '):  # 按下空白鍵拍照
            filename = f"{frame_count}.png"
            cv2.imwrite(filename, frame)
            print(f"Saved {filename}")
            frame_count += 1

# 釋放資源
cv2.destroyAllWindows()

:::

完成後，就把所有照片上傳到 Roboflow Project 上，之後就是 Annotate 了。

<center>

:::warning
注意每個物件各至少要有 50 次標記，最好是 100 次以上。
:::

</center>

</br>

---

<h3><font color="magenza">
2. 從 Roboflow Universe 抓素材
</font></h3>

[Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com/) 上有大量的素材，可省略 Collect & Annotate 階段。

下載下來的檔案包含基本描述檔和訓練集、驗證集和測試集。
可以放到自己的 Roboflow Project 或是直接在本地 training 等等。


</br> </br> </br> </br> </br>