class AreaDeResguardo():
"""
Includes some extra methods util for automovil track
"""
def __init__(self,
imagenDeInicializacion,
maximoPuntos,
poligonoDePartida,
poligonoDeLlegada=[[0, 0]]):
# El poligono
self.imagenAuxiliarEnGrises = cv2.cvtColor(imagenDeInicializacion,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
[self.height, self.width] = imagenDeInicializacion.shape[:2]
#print('AQUIIIIIIIIIIIIIIII:',self.width,self.height)
if poligonoDePartida == None:
#print('No se utilizara mascara')
self.mascara = None
self.regionDeInteres = np.array([[0, 0], [0, 240], [320, 240],
[320, 0]])
else:
self.regionDeInteres = np.array(poligonoDePartida)
self.mascara = np.zeros_like(self.imagenAuxiliarEnGrises)
cv2.fillPoly(self.mascara, [self.regionDeInteres], 255)
#print('Mascara creada con exito')
self.poligonoDeLlegada = np.array(poligonoDeLlegada)
# Auxiliares
self.feature_params = dict(maxCorners=maximoPuntos,
qualityLevel=0.3,
minDistance=7,
blockSize=7)
self.lk_params = dict(winSize=(15, 15),
maxLevel=2,
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS
| cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
self.color = np.random.randint(
0, 255, (50, 3)) # Se empleara un color nuevo por infraccion
self.zonaPartida = Perspective(self.regionDeInteres)
self.imagenAuxiliarZonaPartida = self.zonaPartida.generarRegionNormalizada(
imagenDeInicializacion)
self.flujoEnLaPartida = FlowDetector(180)
self.flujoEnLaPartida.inicializarClase(self.imagenAuxiliarZonaPartida)
def obtenerPuntosAseguirDe(self, CVImagen):
self.imagenAuxiliarEnGrises = cv2.cvtColor(CVImagen,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Aqui deberiamos agregar un filtro que retire los puntos de afuera del ROI
caracteristicasASeguir = self.obtenerUltimosPuntosASeguir()
return caracteristicasASeguir
def obtenerUltimosPuntosASeguir(self):
caracteristicasASeguir = cv2.goodFeaturesToTrack(
self.imagenAuxiliarEnGrises,
mask=self.mascara,
**self.feature_params)
try:
puntosExtraidos = caracteristicasASeguir.ravel().reshape(
caracteristicasASeguir.ravel().shape[0] // 2, 2)
#print('PUNTOS CREADOS: ',caracteristicasASeguir)
except:
print('NO OBTUVE PUNTOS CARACTERISTICOS')
#for punto in puntosExtraidos:
# cv2.circle(self.imagenAuxiliarEnGrises, tuple(punto), 1, 0, -1)
#cv2.imshow('PuntosEncontradosVisual',self.imagenAuxiliarEnGrises)
return np.array([caracteristicasASeguir])
def encontrarObjeto(self, imagenActual, caracteristicasASeguir):
imagenActualEnGris = cv2.cvtColor(imagenActual, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
nuevaUbicacion, activo, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
self.imagenAuxiliarEnGrises, imagenActualEnGris,
caracteristicasASeguir, None, **self.lk_params)
return np.array([nuevaUbicacion]), activo, err
def encontrarObjetoYPaso(self, imagenActual, caracteristicasASeguir):
nuevaUbicacion, activo, err = self.encontrarObjeto(
imagenActual, caracteristicasASeguir)
self.imagenAuxiliarEnGrises = imagenActualEnGris
return nuevaUbicacion, activo, err
def calcularFlujoTotalEnFrame(self, CVImagen):
self.imagenAuxiliarZonaPartida = self.zonaPartida.generarRegionNormalizada(
CVImagen)
total_flow, modulo, lines = self.flujoEnLaPartida.procesarNuevoFrame(
self.imagenAuxiliarZonaPartida
) # Obtengo vector y parametros de flujo
momentumAutomovil, vectorSuave, vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual = self.flujoEnLaPartida.procesarFlujoEnTiempoReal(
total_flow) # Proyecto y filtroFiltro
return vectorRuidoso, velocidad, -indiceFrameActual
def calcularFlujoTotalEnFrameYPaso(self, CVImagen):
vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual = self.calcularFlujoTotalEnFrame(
CVImagen)
self.imagenAuxiliarEnGrises = cv2.cvtColor(CVImagen,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
###### WARNING, DOUBLE CVT TRANSFORM ALERT ######
return vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual
def encontrarObjetosYCalcularFlujo(self, imagenActual,
infraccionesListOfDict):
numeroDeInfracciones = 0
listoParaTomarFoto = False
for infraction in infraccionesListOfDict:
#print(infraction['estado'],' :\t',infraction['desplazamiento'].shape,infraction['frameInicial'],' a ',infraction['frameFinal'],'\t',infraction['name'])
numeroDeInfracciones += 1
# Para cada infraccion tomo el ultimo elemento lo proceso con la imagen actual y lo appendo al mismo lugar
if infraction['estado'] == 'Candidato':
nuevoVector, act, err = self.encontrarObjeto(
imagenActual, infraction['desplazamiento'][-1])
nuevoVectorCompleto = np.append(infraction['desplazamiento'],
nuevoVector,
axis=0)
infraction['desplazamiento'] = nuevoVectorCompleto
# Si el nuevo vector esta dentro del poligono de llegada (numero mayor o igual a cero se declara como confirmado)
numeroDePuntos = len(nuevoVector[0])
puntosFueraFrame = 0
puntosFueraPoligonoInicial = 0
for pattern in nuevoVector[0]:
#print(pattern)
x, y = pattern.ravel()
#print(pattern)
#print((x,y))
#print(cv2.pointPolygonTest(self.poligonoDeLlegada,(x,y),True))
if cv2.pointPolygonTest(self.poligonoDeLlegada,
(x, y), True) >= 0:
nuevoItem = {'estado': 'Confirmando'}
infraction.update(nuevoItem)
if cv2.pointPolygonTest(self.regionDeInteres,
(x, y), True) < 0:
puntosFueraPoligonoInicial += 1
if self.estaFueraDeFrame((x, y)):
puntosFueraFrame += 1
#if self.estaFueraDeFrame((x,y)):
# nuevoItem = {'estado':'Viro Fuera'}
# infraction.update(nuevoItem)
#print('Puntos adentro del frame: ',numeroDePuntos)
if nuevoVectorCompleto.shape[0] > 250:
nuevoItem = {'estado': 'Timeout'}
infraction.update(nuevoItem)
if puntosFueraFrame >= numeroDePuntos:
nuevoItem = {'estado': 'Giro'}
infraction.update(nuevoItem)
if puntosFueraPoligonoInicial >= numeroDePuntos - 2:
listoParaTomarFoto = True
#for i in range(numeroDeInfracciones):
#sys.stdout.write("\033[F")
# pass
vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual = self.calcularFlujoTotalEnFrame(
imagenActual)
imagenActualEnGris = cv2.cvtColor(imagenActual, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if listoParaTomarFoto == True:
indiceFrameActual = -10
return vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual
def encontrarObjetosYCalcularFlujoYPaso(self, imagenActual,
infraccionesListOfDict):
vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual = self.encontrarObjetosYCalcularFlujo(
imagenActual, infraccionesListOfDict)
self.imagenAuxiliarEnGrises = cv2.cvtColor(imagenActual,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Si los puntos estan en el lugar optimo para una infraccion se manda -10
return vectorRuidoso, velocidad, indiceFrameActual
def estaFueraDeFrame(self, tupleVector):
x = tupleVector[0]
y = tupleVector[1]
if (x < 0) | (y < 0) | (x > self.width) | (y > self.height):
return True
else:
return False
