# Co-Processor - Bilgisayar

## Bilgisayarı Co-processor olarak kullanmak

###  Renk İşlemek

Eğer Raspberry Pi kullanmadan doğrudan bilgisayar aracılığı ile görüntü işlemek için bilgisayarınıza Python ve belirli kütüphaneleri kurmanız gerekmektedir. Gerekli kütüphaneleri şu şekilde kurabilirsiniz:

`pip install pillow`

`pip install opencv-python`

`pip install pynetworktables`

`pip install imutils`

```python
import numpy as np
from PIL import ImageGrab
from collections import deque
from networktables import NetworkTables
import cv2
import time
import imutils
import argparse
import cv2 as CV

x = 0 #programın ileride hata vermemesi için x 0 olarak tanımlıyorum
y = 0 # programın ileride hata vermemesi için y 0 olarak tanımlıyorum

NetworkTables.initialize(server='roborio-6025-frc.local') # Roborio ile iletişim kuruyoruz

table = NetworkTables.getTable("Vision") # table oluşturuyoruz

#sari rengin algilanmasi
colorLower = (24, 100, 100)
colorUpper = (44, 255, 255)
#converter.py ile convert ettiğiniz rengi buraya giriniz

def screen_record():
    x = 0
    y = 0
    r = 0
    last_time = time.time()
    while(True):
        # 800x600 windowed mode
        printscreen =  np.array(ImageGrab.grab(bbox=(0,40,1024,768)))
        print('Tekrarlanma süresi : {} saniye'.format(time.time()-last_time))
        last_time = time.time()

        frame = printscreen
        frame = imutils.resize(frame, width=600)
        frame = imutils.rotate(frame, angle=0)
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        mask = cv2.inRange(hsv, colorLower, colorUpper)
        mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
        mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
        cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
        center = None
        if len(cnts) > 0:
            c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
            ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
            M = cv2.moments(c)
            center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))
            if radius > 10:
                cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius),
                (0, 255, 255), 2)
                cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)
        else:
            x = 0
            y = 0

        print("x : ")
        print(x)
        print("y : ")
        print(y)
        table.putNumber("X", x) # roborioya değeri göndermek
        table.putNumber("Y", y) # roborioya değeri göndermek

        cv2.imshow('frame', frame)
        cv2.waitKey(1)
screen_record()
```

Kodunuzu yazıp kaydettikten sonra çalıştırmak için konsoldan şu komutu girmeniz gerekmektedir:

`python yazilimadi.py`

### Javadan Değerleri Çekin!

Kütüphaneleri import edin

```java
import edu.wpi.first.wpilibj.networktables.NetworkTable; // Networktables kütüphanesi
import edu.wpi.first.wpilibj.smartdashboard.SendableChooser; // smartdashboardan verileri görmek için
import edu.wpi.first.wpilibj.smartdashboard.SmartDashboard;
```

Class'ınızın altına networktables'i tanımlayın

```java
	public static NetworkTable table1 = NetworkTable.getTable("Vision"); // vision adında table çekiliyor
```

Değerleri okumak için 2 tane void oluşturalım.

```java
public static double konumX()
	{
		return table1.getNumber("X", 0.0); //raspberry pi den gelen x kordinatları
	}
	public static double konumY() 
	{
		return table1.getNumber("Y", 0.0); //raspberry pi den gelen y kordinatları
	}
```

Değerleri SmartDashboard'a yazdıralım.

```java
	public void teleopPeriodic() {
		SmartDashboard.putNumber("Nesnenin X konumu: ", konumX()); // smartdashboarda x konumu yazdır
		SmartDashboard.putNumber("Nesnenin Y konumu: ", konumY()); // smartdashboarda y konumunu yazdır

	}
```

Motorlarımız Değerlere göre haraket ettirelim!

```java
public void autonomousPeriodic() {
	    if(konumX() == 0)
	{
	sagmotor1.set(0);
	sagmotor2.set(0);
	solmotor1.set(0);
	solmotor2.set(0);
	}
		else if(konumX() < 285) // degerler 285'ten kucukse saga don
		{
		sagmotor1.set(0.5); // sag motorları calistir
		sagmotor2.set(0.5);
		}
		else if (konumX() > 295) // degerler 295'ten buyukse sola don
		{
		solmotor1.set(0.5); //sol motorlari calistir
		solmotor2.set(0.5);
		}

	}
```

Kodların tamamına buradan ulaşabilirsiniz :&#x20;

{% embed url="<https://github.com/enisgetmez/FRC-Vision-Processing/blob/master/Java/robot.java>" %}

Artık robotunuzu enable ettiğinizde , yazılımımızı çalıştırdığımızda değerler otomatik olarak SmartDashboard'a düşmeye başlayacaktır.