kopia lustrzana https://github.com/adliechty/realWorldGcodeSender
ChArCo detection initially working
Tony
rodzic
60b6db5042
commit
8d006bdaf0
BIN
cnc2.jpeg
BIN
cnc2.jpeg
Plik binarny nie jest wyświetlany.
|
Przed Szerokość: | Wysokość: | Rozmiar: 193 KiB Po Szerokość: | Wysokość: | Rozmiar: 1.2 MiB |
|
|
@ -0,0 +1,25 @@
|
|||
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,1
|
||||
0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0
|
||||
0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0
|
||||
0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0
|
||||
0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1
|
||||
0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
0,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
|
|
|
@ -0,0 +1,25 @@
|
|||
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0
|
||||
1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1
|
||||
1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1
|
||||
1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1
|
||||
0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1
|
||||
0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
|
||||
1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1
|
||||
1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0
|
||||
0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0
|
||||
1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0
|
||||
0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1
|
||||
1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
|
||||
1,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0
|
||||
|
|
|
@ -10,9 +10,6 @@ from matplotlib import pyplot as plt
|
|||
from matplotlib.widgets import TextBox
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
sys.path.insert(1, '../tutorial_homography/')
|
||||
#Import code from compute_homography github project
|
||||
from compute_homography import compute_transorm_matrix, pixel_to_mm, mm_to_pixel
|
||||
|
||||
|
||||
global xOffset
|
||||
|
|
@ -265,20 +262,74 @@ def crop_half_vertically(img):
|
|||
right = img[:, width_cutoff:]
|
||||
return left, right
|
||||
|
||||
def idToLoc(ID):
|
||||
loc = [ID % 11, int(ID / 11)]
|
||||
if loc[1] % 2 == 0:
|
||||
loc[0] = loc[0]*2 + 1
|
||||
else:
|
||||
loc[0] = loc[0]*2
|
||||
|
||||
return loc
|
||||
def generate_dest_locations2(boxWidth, corners, ids, image):
|
||||
newCorners = []
|
||||
locations = []
|
||||
for box, curId in zip(corners, ids):
|
||||
print("curId: " + str(curId[0]))
|
||||
print("box" + str(box))
|
||||
print()
|
||||
boxLoc = idToLoc(curId[0])
|
||||
for boxPoints in box:
|
||||
print("boxPoints:" + str(boxPoints))
|
||||
print()
|
||||
prevX = int(boxPoints[0][0]) - 200
|
||||
prevY = int(boxPoints[0][1])
|
||||
i = 0
|
||||
for point in boxPoints:
|
||||
x= int(point[0])
|
||||
y= int(point[1])
|
||||
print("point:" + str(point))
|
||||
print()
|
||||
newCorners.append(point)
|
||||
image = cv2.arrowedLine(image, (prevX,prevY), (x,y),
|
||||
(200,0,0), 5)
|
||||
print(boxLoc)
|
||||
curLoc = [0,0]
|
||||
if i == 0:
|
||||
curLoc[0] = boxLoc[0] + 0
|
||||
curLoc[1] = boxLoc[1] + 0
|
||||
elif i ==1:
|
||||
curLoc[0] = boxLoc[0] + 1
|
||||
curLoc[1] = boxLoc[1] + 0
|
||||
elif i == 2:
|
||||
curLoc[0] = boxLoc[0] + 1
|
||||
curLoc[1] = boxLoc[1] + 1
|
||||
else:
|
||||
curLoc[0] = boxLoc[0] + 0
|
||||
curLoc[1] = boxLoc[1] + 1
|
||||
curLoc[0] = curLoc[0] * boxWidth
|
||||
curLoc[1] = curLoc[1] * boxWidth
|
||||
print("curLoc" + str(curLoc))
|
||||
locations.append(curLoc)
|
||||
prevX = x
|
||||
prevY = y
|
||||
i = i + 1
|
||||
corners = np.array(newCorners)
|
||||
return corners, locations, image
|
||||
|
||||
def generate_dest_locations(boxWidth, corners, image):
|
||||
prevX=0
|
||||
prevY=0
|
||||
prevX=2000
|
||||
prevY=2000
|
||||
locations = []
|
||||
yIndex = 0
|
||||
xIndex = 0
|
||||
for corner in corners:
|
||||
x,y= corner[0]
|
||||
x,y= corner
|
||||
x= int(x)
|
||||
y= int(y)
|
||||
|
||||
#cv2.rectangle(gray, (prevX,prevY),(x,y),(i*3,0,0),-1)
|
||||
image = cv2.arrowedLine(image, (prevX,prevY), (x,y),
|
||||
(255,255,255), 5)
|
||||
(200,0,0), 5)
|
||||
locations.append([xIndex * boxWidth, yIndex * boxWidth])
|
||||
if xIndex == 2:
|
||||
xIndex = 0
|
||||
|
|
@ -292,6 +343,7 @@ def generate_dest_locations(boxWidth, corners, image):
|
|||
def pixel_loc_at_cnc_bed(boxWidth, backward):
|
||||
return cv2.perspectiveTransform(np.array([[0,0],[boxWidth*8,0],[boxWidth * 8,boxWidth*22],[0,boxWidth*22]]).reshape(-1,1,2), backward)
|
||||
|
||||
|
||||
#############################################################################
|
||||
# Main
|
||||
#############################################################################
|
||||
|
|
@ -312,8 +364,8 @@ contours = []
|
|||
while len(contours) != 8:
|
||||
# Capture frame-by-frame
|
||||
#ret, frame = cap.read()
|
||||
frame = cv2.imread('IMG_20211208_194811847.jpg')
|
||||
img = cv2.imread('IMG_20211208_194811847.jpg')
|
||||
frame = cv2.imread('cnc2.jpeg')
|
||||
img = cv2.imread('cnc2.jpeg')
|
||||
|
||||
# load the image, clone it for output, and then convert it to grayscale
|
||||
|
||||
|
|
@ -326,12 +378,41 @@ while len(contours) != 8:
|
|||
#frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
|
||||
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
||||
gray1,gray2 = crop_half_vertically(gray)
|
||||
gray = gray1
|
||||
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (3, 22), None)
|
||||
gray = gray2
|
||||
gray = cv2.resize(gray, (int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2])))
|
||||
#gray = cv2.resize(gray, (1000, int(gray.shape[1]/3.25)))
|
||||
|
||||
#ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (3, 22), None)
|
||||
print(gray.shape)
|
||||
forward, status = cv2.findHomography(np.array([[0,500],[1500,0],[1500,1000],[0,1500]]), \
|
||||
np.array([[0,0],[4000,0],[4000,1500],[0,1500]]))
|
||||
#gray = cv2.warpPerspective(gray, forward, (int(4000), int(1500)))
|
||||
|
||||
corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(gray, cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_50))
|
||||
#print(ids)
|
||||
#newCorners = []
|
||||
#for corner in corners:
|
||||
# for point in corner:
|
||||
# for p in point:
|
||||
# print(p)
|
||||
# newCorners.append(p)
|
||||
#corners = np.array(newCorners)
|
||||
#print("corners")
|
||||
#print(corners)
|
||||
|
||||
boxWidth = 32.8125
|
||||
|
||||
#Generate destination locations
|
||||
locations, gray = generate_dest_locations(boxWidth, corners, gray)
|
||||
corners, locations, gray = generate_dest_locations2(boxWidth, corners, ids, gray)
|
||||
#adasdfasdf
|
||||
|
||||
#locations, gray = generate_dest_locations(boxWidth, corners, gray)
|
||||
#gray = cv2.resize(gray, (int(gray.shape[0]/2.25), int(gray.shape[1]/2.25)))
|
||||
#cv2.imshow('image',gray)
|
||||
#cv2.waitKey()
|
||||
#asdfasdf
|
||||
print(np.array(corners).shape)
|
||||
print(np.array(locations).shape)
|
||||
|
||||
#Determine forward and backware transformation through homography
|
||||
forward, status = cv2.findHomography(np.array(corners), np.array(locations))
|
||||
|
|
@ -346,10 +427,14 @@ while len(contours) != 8:
|
|||
line2 = tuple(pixelsAtBed[1][0].astype(np.int))
|
||||
line3 = tuple(pixelsAtBed[2][0].astype(np.int))
|
||||
line4 = tuple(pixelsAtBed[3][0].astype(np.int))
|
||||
cv2.line(gray, line1,line2,(255,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line2,line3,(255,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line3,line4,(255,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line4,line1,(255,0,0),3)
|
||||
print(line1)
|
||||
print(line2)
|
||||
print(line3)
|
||||
print(line4)
|
||||
cv2.line(gray, line1,line2,(125,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line2,line3,(155,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line3,line4,(155,0,0),3)
|
||||
cv2.line(gray, line4,line1,(155,0,0),3)
|
||||
|
||||
|
||||
cv2.imshow('dst',im_out)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||
import subprocess
|
||||
import csv
|
||||
|
||||
results = []
|
||||
for y in range (500, 3000, 100):
|
||||
print()
|
||||
xResults = []
|
||||
for x in range (1000, 2000, 5):
|
||||
result = subprocess.run(['python', 'realWorldGcodeSender.py', str(x), str(y)], stdout=subprocess.PIPE)
|
||||
if "Not found" in str(result.stdout):
|
||||
print(str(x) + "," + str(y) + ":not found")
|
||||
xResults.append(0)
|
||||
else:
|
||||
print(str(x) + "," + str(y) + ":found")
|
||||
xResults.append(1)
|
||||
results.append(xResults)
|
||||
|
||||
for result in results:
|
||||
print(result)
|
||||
with open("new_file.csv","w+") as my_csv:
|
||||
csvWriter = csv.writer(my_csv,delimiter=',')
|
||||
csvWriter.writerows(results)
|
||||
Ładowanie…
Reference in New Issue