feat: implement CvCamera class for OpenCV camera handling
MayoStainHelper
Opis Projektu
MayoStainHelper to aplikacja wspierająca rzemieślników zajmujących się nakładaniem bejcy na gitary. Głównym celem projektu jest eliminacja zawodności ludzkiego oka w ocenie subtelnych różnic kolorystycznych, co prowadzi do uzyskania perfekcyjnej powtarzalności barw. Dzięki temu rozwiązaniu nawet najbardziej skomplikowane i wieloetapowe procesy bejcowania stają się przewidywalne, a finalny produkt spełnia najwyższe standardy jakości.
Aplikacja jest zaprojektowana tak, aby była intuicyjna i prosta w obsłudze, nawet dla osób bez specjalistycznej wiedzy na temat fotografii czy przetwarzania obrazu.
Kluczowe Funkcje
-
Podgląd na żywo z kamery
Aplikacja wyświetla obraz w czasie rzeczywistym z podłączonego aparatu, umożliwiając bieżące monitorowanie procesu nakładania koloru. -
Porównanie w czasie rzeczywistym
Możliwość nałożenia obrazu referencyjnego na podgląd na żywo z kamery, co ułatwia natychmiastowe porównanie i weryfikację koloru. -
Łatwa kalibracja kolorów
Użytkownik może w prosty sposób skalibrować obraz z aparatu oraz wyświetlany na ekranie, używając karty SpyderChecker 24. Zapewnia to, że kolory widziane w aplikacji są zawsze wiarygodne. -
Wspomaganie ekspozycji
Aplikacja wyświetla histogram na bieżąco, pomagając użytkownikowi w optymalnym ustawieniu parametrów aparatu (ISO, przesłona, czas naświetlania). -
Baza kolorów
Aplikacja przechowuje bazę referencyjnych zdjęć i filmów, zorganizowaną według modeli gitar. Pozwala to na szybki dostęp do odpowiednich wzorców. -
Rejestrowanie mediów
Możliwość robienia zdjęć oraz nagrywania wideo, które można dodać do bazy kolorów. Jest to przydatne, gdy dany proces bejcowania wymaga uwiecznienia poszczególnych etapów.
Wymagania Systemowe
Projekt jest pisany w języku Python i projektowany z myślą o kompatybilności z różnymi systemami operacyjnymi:
-
Systemy operacyjne:
macOS (docelowy), Windows, Linux -
Sprzęt:
- Podłączony aparat cyfrowy, kompatybilny z biblioteką gphoto2 (np. Canon 550D)
- Karta kalibracyjna SpyderChecker 24
Technologia
Projekt wykorzystuje następujące biblioteki i technologie:
- Python – język programowania
- PySide6 – do tworzenia interfejsu graficznego (GUI)
- pygphoto2 (wymaga gphoto2) – do komunikacji z aparatem
- OpenCV – do przetwarzania obrazu i kalibracji kolorów
- SQLite – do zarządzania bazą danych kolorów
- Matplotlib & NumPy – (potencjalnie) do analizy i wizualizacji danych
Instalacja
Szczegółowe instrukcje instalacji zostaną dodane w przyszłości. Przykładowe kroki:
- Sklonuj repozytorium:
git clone https://github.com/twoja_nazwa_uzytkownika/MayoStainHelper.git - Przejdź do katalogu projektu:
cd MayoStainHelper - Zainstaluj zależności:
pip install -r requirements.txt - Uruchom aplikację:
python main.py
Licencja
Projekt jest prywatny i przeznaczony do użytku wewnętrznego firmy.