使用图像处理侦测机房空调灯号
一般的信息机房会透过监控温度的方式，掌握目前空调运作的情况，但是会等到温度高到发出alarm，这代表机房空调实际上已经故障了一段时间，如何在空调冷气故障的当下就发出警告讯息呢？我们可以使用计算机视觉来侦测空调主机的灯号，当故障灯亮起时，便立即发出预警通知。而且，计算机视觉不代表一定要用ai，单纯透过opencv的图像处理，便能达到侦测灯号的目的，因此，我们只需要一片树莓派加上usb camera便可作到。（更简便的方案是arduino搭配简单的rgb色彩侦测模块，也可以满足侦测灯号的效果，但是在后续警报的分析处理上，并无法像树莓派作得更多元）。
目前机房内使用megatec的netprobe lite侦测温度，该装置内建web server，可浏览各时段的温湿度记录，以及发送email及sms通知。
侦测位置
树莓主机和镜头放置于空调主机对面，注意usb camera的位置要固定不能随意移动，因为稍后我们将侦测空调主机的控制号号位置，此位置在画面中必须是固定不变的。
空调主机的控制灯号
相关的影像分析技术
如何取得相片中某一区域
以相片中的空调控制灯号区为例，crop该区的方法如下。
要取得相片中各位置的x, y pixels值，使用小画家即可，左下方会显示目前光标所在的x, y pixels值。
如何取得相片中某一区域的平均色彩值
defarea_info(img):
b, g, r = cv2.split(img)
meanb, std = cv2.meanstddev(b)
meang, std = cv2.meanstddev(g)
meanr, std = cv2.meanstddev(r)
return (meanb[0][0], meang[0][0],meanr[0][0])
先使用cv2.split拆出rgb三个单色channel的影像，再使用cv2.meanstddev可分别得到其平均值与标准偏差。
如何侦测并取得相片中的颜色
以rgb来说，各颜色的范围是：
(https://www.pyimagesearch.com/2014/08/04/opencv-python-color-detection/)
例如，当某个pixel（或某一区平均）的r, g, b值，如果满足：
4 另外一种更好用的方式是先将影像转为hsv color space。
由于hsv有独立channel for光强度，因此可应用于侦测更为复杂的颜色区域。例如，当我们想要得影像中某一范围的颜色，只要给予颜色范围，便可取出影像中属于该颜色的影像。
下方范例为输入一张图片，并取得红色区域。
importcv2
importnumpy as np
importimutils
color_dict_hsv= {‘black’: [[180, 255, 30], [0, 0, 0]],
‘white’: [[180, 18, 255], [0, 0,231]],
‘red1’: [[180, 255, 255], [159,50, 70]],
‘red2’: [[9, 255, 255], [0, 50,70]],
‘green’: [[89, 255, 255], [36,50, 70]],
‘blue’: [[128, 255, 255], [90,50, 70]],
‘yellow’: [[35, 255, 255], [25,50, 70]],
‘purple’: [[158, 255, 255], [129,50, 70]],
‘orange’: [[24, 255, 255], [10,50, 70]],
‘gray’: [[180, 18, 230], [0, 0,40]]}
image =cv2.imread(“d:/wait/temp/last_0_25.jpg)
hsv =cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2hsv)
light =np.array(color_dict_hsv[‘red2’][1])
dark =np.array(color_dict_hsv[‘red2’][0])
mask =cv2.inrange(hsv, light, dark)
output =cv2.bitwise_and(image,image, mask= mask)
cv2.imshow(“colordetected, imutils.resize(np.hstack((image,output)), width=900))
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()
由于这次项目只要侦测灯号是否有亮，不需要判定颜色，因此我们只要使用rgb方式，判断该区域平均value是否有超过定义的threshold值（愈白或愈亮，代表该pixels的value愈大 (0-255)），若超过则可判定灯号有亮。
下方为机房开灯与关灯的两种状态，我们分别取两个区域，左上方的矩形区域用来侦测是否有开灯，右下方则为空调主机的灯号区，用来侦测灯号状态。由于机房有人员会进出，因此侦测是否开灯的区域，建议在上方天花板处，可避免人员经过造成亮度变化而发生误判。
实际运作
机房灯光被打开与关闭时，各会发一次notify到群组（信息部系统状态自动回报）。
在机房灯光未开的情况下，侦测到空调主机灯号亮了，则发出notify到[alarm]紧急通知群组。每隔三分钟持续的发送，直到机房灯光被打开（视为处理中）或空调灯号熄灭，才不会继续发notify。
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如何取得相片中某一区域
以相片中的空调控制灯号区为例，crop该区的方法如下。
要取得相片中各位置的x, y pixels值，使用小画家即可，左下方会显示目前光标所在的x, y pixels值。
如何取得相片中某一区域的平均色彩值
defarea_info(img):
b, g, r = cv2.split(img)
meanb, std = cv2.meanstddev(b)
meang, std = cv2.meanstddev(g)
meanr, std = cv2.meanstddev(r)
return (meanb[0][0], meang[0][0],meanr[0][0])
先使用cv2.split拆出rgb三个单色channel的影像，再使用cv2.meanstddev可分别得到其平均值与标准偏差。
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以rgb来说，各颜色的范围是：
(https://www.pyimagesearch.com/2014/08/04/opencv-python-color-detection/)
例如，当某个pixel（或某一区平均）的r, g, b值，如果满足：
4
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下方范例为输入一张图片，并取得红色区域。
importcv2
importnumpy as np
importimutils
color_dict_hsv= {‘black’: [[180, 255, 30], [0, 0, 0]],
‘white’: [[180, 18, 255], [0, 0,231]],
‘red1’: [[180, 255, 255], [159,50, 70]],
‘red2’: [[9, 255, 255], [0, 50,70]],
‘green’: [[89, 255, 255], [36,50, 70]],
‘blue’: [[128, 255, 255], [90,50, 70]],
‘yellow’: [[35, 255, 255], [25,50, 70]],
‘purple’: [[158, 255, 255], [129,50, 70]],
‘orange’: [[24, 255, 255], [10,50, 70]],
‘gray’: [[180, 18, 230], [0, 0,40]]}
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light =np.array(color_dict_hsv[‘red2’][1])
dark =np.array(color_dict_hsv[‘red2’][0])
mask =cv2.inrange(hsv, light, dark)
output =cv2.bitwise_and(image,image, mask= mask)
cv2.imshow(“colordetected, imutils.resize(np.hstack((image,output)), width=900))
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