Ảnh Grayscale (1 Kênh)                Ảnh Màu (3 Lớp Ma Trận Xếp Chồng)
       [ 0   12  255 ]                                 [ B ]
       [ 45  128  90 ]                           [ G ]
       [ 200 210  10 ]                     [ R ]

pip install opencv-python numpy

import cv2
import os
from datetime import datetime

class CameraApp:
    def __init__(self, camera_index=0):
        """Khởi tạo camera và thư mục lưu trữ ảnh"""
        self.camera_index = camera_index
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_index)
        self.output_dir = "captured_photos"
        
        # Tạo thư mục lưu ảnh nếu chưa tồn tại
        if not os.path.exists(self.output_dir):
            os.makedirs(self.output_dir)

    def run(self):
        """Vòng lặp đọc và hiển thị từng khung hình (frame)"""
        if not self.cap.isOpened():
            print(f"❌ Không thể mở camera index {self.camera_index}")
            return

        print(" Camera đang chạy...")
        print(" -> Nhấn [SPACE] để chụp ảnh")
        print(" -> Nhấn [Q] để thoát chương trình")

        while True:
            # 1. Đọc một khung hình từ camera
            # ret: True/False (có đọc được không), frame: ma trận ảnh
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret:
                print("❌ Mất kết nối khung hình.")
                break

            # 2. Hiển thị thông số kích thước khung hình lên góc ảnh
            height, width, channels = frame.shape
            info_text = f"Size: {width}x{height} | Channels: {channels}"
            cv2.putText(frame, info_text, (20, 30), 
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

            # 3. Hiển thị ảnh ra cửa sổ giao diện
            cv2.imshow("Buoi 1: OpenCV Stream", frame)

            # 4. Bắt sự kiện bàn phím
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            
            # Nhấn 'q' để thoát
            if key == ord('q'):
                break
            # Nhấn phím cách (Space) để chụp ảnh
            elif key == ord(' '):
                self.take_photo(frame)

        # 5. Giải phóng camera và đóng tất cả cửa sổ khi kết thúc
        self.cleanup()

    def take_photo(self, frame):
        """Lưu khung hình hiện tại thành file ảnh có gắn thời gian"""
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        filename = f"photo_{timestamp}.jpg"
        filepath = os.path.join(self.output_dir, filename)
        
        # Ghi ảnh ra đĩa
        cv2.imwrite(filepath, frame)
        print(f"📸 Đã lưu ảnh: {filepath}")

    def cleanup(self):
        """Dọn dẹp tài nguyên phần cứng"""
        self.cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        print(" Đã tắt camera thành công.")

if __name__ == "__main__":
    app = CameraApp(camera_index=0)
    app.run()

PHẦN 4: THỬ THÁCH NHỎ CHO BÉ (MINI-CHALLENGES)

Sau khi chạy thành công chương trình trên, anh hãy đưa ra 2 bài toán nhỏ để bé tự mày mò sửa code:

1. Thử thách 1 (Khám phá Kênh màu BGR):

   • Nhiệm vụ: Tìm cách chuyển camera sang ảnh đen trắng (Grayscale) trước khi hiển thị ra màn hình.

   • Gợi ý cho con: Tìm hiểu hàm cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY).

2. Thử thách 2 (Gương phản chiếu - Mirror mode):

   • Hiện tượng: Khi giơ tay phải, camera hiển thị như người đối diện (bị ngược với nhìn gương).

   • Nhiệm vụ: Làm cho video lật ngang như gương thật.

   • Gợi ý cho con: Dùng hàm cv2.flip(frame, 1).

HƯỚNG DẪN BẢN CHẤT CHO BÉ

1. Thử thách 1: Chuyển sang ảnh đen trắng (Grayscale)

• Bản chất toán học: Một điểm ảnh màu cần 3 giá trị $(B, G, R)$. Khi chuyển sang thang xám (Grayscale), OpenCV tính độ sáng trung bình có trọng số của 3 kênh theo công thức:

  $$Y = 0.299 \cdot R + 0.587 \cdot G + 0.114 \cdot B$$

  (Mắt người nhạy cảm nhất với màu xanh lá $G$, nên hệ số của $G$ lớn nhất).

• Cú pháp:

  Python

  gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

• Lưu ý thú vị khi bé kiểm tra kích thước:

  • frame.shape ban đầu là (height, width, 3).

  • gray_frame.shape chỉ còn (height, width) vì ma trận lúc này chỉ có 1 kênh duy nhất (tiết kiệm $2/3$ dung lượng bộ nhớ).

2. Thử thách 2: Chế độ lật gương (Mirror mode)

• Bản chất ma trận: Lật ngang thực chất là đảo thứ tự các cột trong ma trận ảnh (cột đầu tiên đổi chỗ cho cột cuối cùng).

• Cú pháp:

  Python

  mirrored_frame = cv2.flip(frame, 1)
  

  • Tham số thứ hai (flipCode):

    • 1: Lật theo trục dọc (lật ngang trái $\leftrightarrow$ phải, giống soi gương).

    • 0: Lật theo trục ngang (lật ngược trên $\updownarrow$ dưới).

    • -1: Lật cả 2 trục (vừa đảo ngược vừa đảo trái phải).

💻 CODE HOÀN CHỈNH NÂNG CẤP VỚI CÁC PHÍM TẮT

Anh và bé có thể cập nhật file buoi1_camera.py để bổ sung 2 thuộc tính trạng thái self.is_mirror và self.is_gray:

• Nhấn phím M: Bật/tắt chế độ lật gương.

• Nhấn phím G: Bật/tắt chế độ Grayscale (đen trắng).

• Nhấn SPACE: Chụp ảnh đúng theo hiệu ứng đang hiển thị.

import cv2
import os
from datetime import datetime

class CameraApp:
    def __init__(self, camera_index=0):
        self.camera_index = camera_index
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_index)
        self.output_dir = "captured_photos"
        
        # Biến trạng thái (Flags) điều khiển hiệu ứng
        self.is_mirror = True   # Mặc định bật chế độ gương cho tự nhiên
        self.is_gray = False    # Mặc định là ảnh màu
        
        if not os.path.exists(self.output_dir):
            os.makedirs(self.output_dir)

    def run(self):
        if not self.cap.isOpened():
            print(f"❌ Không thể mở camera index {self.camera_index}")
            return

        print(" Camera đang chạy...")
        print(" -> Phím [M]: Bật/Tắt chế độ gương (Mirror)")
        print(" -> Phím [G]: Bật/Tắt ảnh đen trắng (Grayscale)")
        print(" -> Phím [SPACE]: Chụp ảnh")
        print(" -> Phím [Q]: Thoát chương trình")

        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret:
                print("❌ Mất kết nối khung hình.")
                break

            # 1. Xử lý lật gương nếu đang bật chế độ Mirror
            if self.is_mirror:
                frame = cv2.flip(frame, 1)

            # 2. Xử lý chuyển thang xám nếu đang bật chế độ Grayscale
            if self.is_gray:
                display_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                # Lấy kích thước ảnh 1 kênh (không có channels trong tuple shape)
                height, width = display_frame.shape
                channels = 1
            else:
                display_frame = frame
                height, width, channels = display_frame.shape

            # 3. Hiển thị thông số và trạng thái lên góc ảnh
            status_text = f"Size: {width}x{height} | Channels: {channels} | Mirror: {self.is_mirror} | Gray: {self.is_gray}"
            cv2.putText(display_frame, status_text, (20, 30), 
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)

            # 4. Hiển thị khung hình
            cv2.imshow("Buoi 1: OpenCV Stream", display_frame)

            # 5. Bắt phím bấm
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            
            if key == ord('q'):
                break
            elif key == ord(' '):
                self.take_photo(display_frame)
            elif key == ord('m'):
                self.is_mirror = not self.is_mirror
                print(f"🪞 Chế độ gương: {'BẬT' if self.is_mirror else 'TẮT'}")
            elif key == ord('g'):
                self.is_gray = not self.is_gray
                print(f" Chế độ thang xám: {'BẬT' if self.is_gray else 'TẮT'}")

        self.cleanup()

    def take_photo(self, frame):
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        filename = f"photo_{timestamp}.jpg"
        filepath = os.path.join(self.output_dir, filename)
        
        cv2.imwrite(filepath, frame)
        print(f"📸 Đã lưu ảnh: {filepath}")

    def cleanup(self):
        self.cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        print(" Đã tắt camera thành công.")

if __name__ == "__main__":
    app = CameraApp(camera_index=1)
    app.run()