Flask restful api

• python-opencv
• flask

api v1.0 實現的功能：

• 從不同裝置藉由POST傳送資料給api server
• 藉由遠端的控制進行拍照的功能

• 實測軌跡規劃以及POST的功能(V)
• 開始訓練資料(V)
• Utils裡面還需要補上json_to_dataset檔案、以及 取出mask的png檔案存到cv2_mask folder裡面(V)
• 完成IK FK function 並且測試(V)
• 需要做一個3d reconstuction 的演算法 結合maskrcnn,將model.detect的部份融入partial point cloud detect algorithm

2019/9/19

• 完成軌跡規劃測試且拍照的功能
• 新增兩條route 用來開啟/關閉RGBD的相機，以避免shutdown的問題

2019/10/6

• 新增一個照片排序的py檔案(Utils/maskrcnn_dataset_dealer.py) 主要可以將照片排序到1...n 有新增的照片也會直接以最大的數字進行排序 先cd 進去utils目錄下，執行 python maskrcnn_dataset_dealer.py將可以進行排序
• 測試了global variable是否能夠被action 影響。結論是可以的!!!

2019/10/7

• 更改了ubuntu裡面labelme json_to_dataset的檔案，並且測試了批量轉檔 使用方法就是在 env 的cmd cd到json的當前目錄 輸入 labelme_json_to_dataset ./ 即可看到結果
• 新增了move_to_maskfolder.py檔案 主要將每個json裡面的label.png移動到cv2_mask的資料夾裡面
• 準備資料的流程：

1. 收資料
2. 用 maskrcnn_dataset_dealer.py 排序資料
3. 用labelme 一張張標註並且產生json file存入 dataset/json folder 裡面
4. 在cmd裡面 cd到dataset/json 並且輸入labelme_json_to_dataset ./
5. 將批量的json folder 存到 labelme_json的folder裡面 並在cd utils 執行 python move_to_maskfolder.py

2019/10/10

• successfully test train.py and fortest.py on MaskRCNN, which is cloned from MaskRCNN As I mentioned above, we can use the python scripts above to make your own dataset.
• tensorboard -logdir=logs/path_to_newest_weights can take a look at your result from training data including validation dataset.
• In Models/MaskRCNN/samples/mydataset/graspingitem folder, I provide the labeled data including original picture, json file (from Labelme software), json folder(from labelme_json_to_dataset script), mask folder(from move_to_maskfolder.py script)

2019/10/24

• complete forword kinematic and inverse kinematic function of the RA605 and provide testing data below. You can verify the validation of the t0_6 and t0_6_ik. If true, then our result is correct.
• integrate the arm_kinematic file into restapi_server file and successfully examine the correction of the process.

2019/12/01

• 完成multithread的測試(成功),放棄start detector的寫法(因為有GPU RAM 無法釋放的問題)
• 完成get_photo_and_mask的route用來處理拍照並偵測mask 假如沒有return None 且不會append進去list
• 新增check image number用來停止labview端的動作
• 仍須要完成ply檔案的儲存
• 完善收取6DOF的資料

2019/12/06

• 完成ply檔案的儲存
• complete 收取6DOF的資料
• finish examining the procedure of exploration algorithm

2020/03/23

• 完成prediction 測試