class GeneradorEvidencia():
def __init__(self, carpetaReporte, mifps=10, guardoRecortados=True):
self.miReporte = MiReporte(levelLogging=logging.DEBUG, nombre=__name__)
self.carpetaDeReporteActual = carpetaReporte
self.framesPorSegundoEnVideo = mifps
self.ventana = 5
self.height, self.width = 240, 320
self.guardoRecortados = guardoRecortados
self.dicts_by_name = defaultdict(list)
self.fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
def nuevoDia(self, carpetaReporte):
self.carpetaDeReporteActual = carpetaReporte
self.miReporte.setDirectory(directorioDeReporte)
def inicializarEnCarpeta(self, carpetaReporte):
self.carpetaDeReporteActual = carpetaReporte
def generarVideo(self,
informacionTotal,
nombreInfraccion,
directorioActual,
nombreFrame,
inicio,
final,
observacion=''):
aEntregar = cv2.VideoWriter(
directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '_' + nombreFrame +
'_' + observacion + '.avi', self.fourcc,
self.framesPorSegundoEnVideo, (self.width, self.height))
excepcion = ''
for indiceVideo in range(inicio, final):
conteoErrores = 0
try:
aEntregar.write(informacionTotal[indiceVideo][nombreFrame])
except Exception as e:
conteoErrores += 1
excepcion = e
if conteoErrores >= 1:
self.miReporte.warning('Tuve ' + str(conteoErrores) +
' missing al generar el video ' +
str(excepcion))
aEntregar.release()
self.miReporte.info('\t\t' + 'Generada infr de: ' + nombreInfraccion +
' de ' + str(inicio) + ' a ' + str(final))
def generarReporteEnVideoDe(self,
informacionTotal,
infraccion,
debug=False):
nombreInfraccion = infraccion['name']
estado = infraccion['infraccion']
directorioActual = self.carpetaDeReporteActual + '/' + nombreInfraccion
if not os.path.exists(directorioActual):
os.makedirs(directorioActual)
inicio = infraccion['frameInicial'] - self.ventana
final = infraccion['frameFinal'] + self.ventana
self.generarVideo(informacionTotal, estado + '_' + infraccion['name'],
directorioActual, 'video', inicio, final,
infraccion['observacion'])
#if debug:
# self.generarVideo(informacionTotal,infraccion['name'],directorioActual,'debug',inicio,final,infraccion['observacion'])
def generarVideoDebugParaPruebas(self, informacionTotal):
nombreInfraccion = datetime.datetime.now().strftime(
'%Y-%m-%d_%H-%M-%S')
directorioActual = self.carpetaDeReporteActual + '/' + nombreInfraccion
if not os.path.exists(directorioActual):
os.makedirs(directorioActual)
inicio = min(informacionTotal)
final = max(informacionTotal)
self.generarVideo(informacionTotal, nombreInfraccion, directorioActual,
'video', inicio, final, 'debug')
def generarReporteInfraccion(self,
informacionTotal,
infraccion=True,
numero=0,
debug=False):
generandoDebugGlobal = False
generarDobleVideo = debug
try:
nombreInfraccion = infraccion['name']
generandoDebugGlobal = False
except:
nombreInfraccion = datetime.datetime.now().strftime(
'%Y-%m-%d_%H-%M-%S') + '_{}i'.format(numero)
if (numero == 0) & (len(informacionTotal) < 20):
return 0
generandoDebugGlobal = True
directorioActual = self.carpetaDeReporteActual + '/' + nombreInfraccion
if not os.path.exists(directorioActual):
os.makedirs(directorioActual)
if generandoDebugGlobal == False:
frameInferior = infraccion['frameInicial'] - self.ventana
frameSuperior = infraccion['frameFinal'] + self.ventana
if generarDobleVideo:
prueba = cv2.VideoWriter(
directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '_debug.avi',
self.fourcc, self.framesPorSegundoEnVideo,
(self.width, self.height))
entrega = cv2.VideoWriter(
directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '.avi',
self.fourcc, self.framesPorSegundoEnVideo,
(self.width, self.height))
# Check valid frame
if frameInferior < 1:
inicio = 1
else:
inicio = frameInferior
if frameSuperior > len(informacionTotal):
final = len(informacionTotal)
else:
final = frameSuperior
self.miReporte.info('\t\t' + 'Generada infr de: ' +
nombreInfraccion + ' de ' + str(inicio) +
' a ' + str(final))
if self.guardoRecortados:
directorioRecorte = directorioActual + '/recorte'
if not os.path.exists(directorioRecorte):
os.makedirs(directorioRecorte)
for indiceVideo in range(inicio, final):
if generarDobleVideo:
prueba.write(informacionTotal[indiceVideo]['debug'])
entrega.write(informacionTotal[indiceVideo]['video'])
if generarDobleVideo:
prueba.release()
entrega.release()
# Vuelvo a iterar por la imagen mas grande:
return 1
else:
prueba = cv2.VideoWriter(
directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '.avi',
self.fourcc, self.framesPorSegundoEnVideo,
(self.width, self.height))
inicio = min(informacionTotal)
final = max(informacionTotal)
self.miReporte.info('Generado DEBUG de: ' + nombreInfraccion +
' de ' + str(inicio) + ' ' + str(final) +
' total lista: ' + str(len(informacionTotal)))
for indiceVideo in range(inicio, final):
try:
prueba.write(informacionTotal[indiceVideo]['debug'])
except:
self.miReporte.error('No pude guardar frame: ' +
str(indiceVideo))
prueba.release()
return 0
class PoliciaInfractor():
"""
Entre las principales funciones de esta clase esta traducir la información de los frames entrantes a información mas manipulable y valiosa para un ser humano o para una inteligencia artificial
Tambien se encarga de crear los objetos Vehiculos que pueden estar en estado cruce o infraccion
También se encarga de proveer el estado actual del infractor
"""
def __init__(self,
imagenParaInicializar,
poligonoPartida,
poligonoLlegada,
poligonoDerecha,
poligonoIzquierda,
mifps=8,
directorioDeReporte=os.getenv('HOME') + '/' +
datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + '_reporte',
debug=False,
flujoAntiguo=False,
anguloCarril=0):
# Tomo la imagen de inicialización y obtengo algunas caracteristicas de la misma
self.directorioDeReporte = directorioDeReporte
self.miReporte = MiReporte(levelLogging=logging.DEBUG, nombre=__name__)
self.miGrabadora = GeneradorEvidencia(self.directorioDeReporte, mifps,
False)
self.reportarDebug = debug
self.minimosFramesVideoNormalDebug = 1 * mifps # minimo 1 segundos de debug
# Se cargan las variables de creación de la clase
self.imagenAuxiliar = cv2.cvtColor(imagenParaInicializar,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
self.areaDeResguardo = np.array(poligonoPartida)
self.areaDeConfirmacion = np.array(poligonoLlegada)
self.areaDeGiroDerecha = np.array(poligonoDerecha)
self.areaDeGiroIzquierda = np.array(poligonoIzquierda)
self.anguloCarril = -anguloCarril
self.desplazamiento = np.array(
[8 * math.cos(self.anguloCarril), 8 * math.sin(self.anguloCarril)])
# CONDICIONES DE DESCARTE
# En si un punto sale del carril valido (ensanchado debidamente) se descarta el punto individual
self.carrilValido = self.generarCarrilValido(poligonoPartida,
poligonoLlegada,
poligonoDerecha,
poligonoIzquierda)
self.maximoNumeroFramesParaDescarte = 80
self.numeroDePuntosASeguirDeInicializacion = 4
# la linea de referencia para tamanio sera del largo del paso de cebra, su longitud servira para descartar puntos que se alejen del resto
self.maximaDistanciaEntrePuntos = self.tamanoVector(
np.array(poligonoPartida[0]) - np.array(poligonoPartida[1]))
# Se crea la clase correspondiente
self.miFiltro = AnalisisOnda()
self.angulo = 18
# La linea de pintado LK y trasera son los puntos del paso de cebra
self.lineaDePintadoLK = np.array(
[poligonoPartida[0], poligonoPartida[3]])
self.lineaTraseraLK = np.array(
[poligonoPartida[1], poligonoPartida[2]])
ditanciaEnX = self.lineaDePintadoLK[1][0] - self.lineaDePintadoLK[0][0]
ditanciaEnY = self.lineaDePintadoLK[1][1] - self.lineaDePintadoLK[0][1]
vectorParalelo = self.lineaDePintadoLK[1] - self.lineaDePintadoLK[0]
self.vectorParaleloUnitario = (
vectorParalelo) / self.tamanoVector(vectorParalelo)
self.vectorPerpendicularUnitario = np.array(
[self.vectorParaleloUnitario[1], -self.vectorParaleloUnitario[0]])
self.numeroDePuntos = 15
self.flujoAntiguo = False
if flujoAntiguo == True:
self.flujoAntiguo = True
self.numeroDePuntos = 9
self.stepX = ditanciaEnX / self.numeroDePuntos
self.stepY = ditanciaEnY / self.numeroDePuntos
self.lk_params = dict(winSize=(15, 15),
maxLevel=7,
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS
| cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
self.lineaFijaDelantera = np.zeros((self.numeroDePuntos + 1, 1, 2))
self.lineaDeResguardoDelantera = self.crearLineaDeResguardo()
self.lineaDeResguardoAlteradaDelantera = self.lineaDeResguardoDelantera
# Se inicializa la perspectiva con 1/9 del largo del paso de cebra como ancho
self.areaFlujo = self.obtenerRegionFlujo(self.areaDeResguardo)
self.miPerspectiva = Perspective(self.areaFlujo)
self.anteriorFranja = self.miPerspectiva.transformarAMitad(
self.imagenAuxiliar)
self.optimalStep = 2
self.listaVehiculos = []
"""
Estados de vehiculos
1. Previo
2. Cruce
3. Giro
4. Ruido
"""
self.reestablecerEstado()
if os.uname()[1] == 'raspberrypi':
self.camaraAlta = ControladorCamara()
def obtenerRegionFlujo(self, npArrayDePartida):
punto01 = npArrayDePartida[0]
punto02 = npArrayDePartida[1]
punto03 = npArrayDePartida[2]
punto04 = npArrayDePartida[3]
unitario12 = (punto02 - punto01) / self.tamanoVector(punto02 - punto01)
unitario43 = (punto03 - punto04) / self.tamanoVector(punto03 - punto04)
largoPasoCebra = self.tamanoVector(punto04 - punto01)
punto02 = punto01 + largoPasoCebra / 3 * unitario12
punto03 = punto04 + largoPasoCebra / 3 * unitario43
return np.array([punto01, punto02, punto03, punto04]).astype(int)
def nuevoDia(self, directorioDeReporte):
self.directorioDeReporte = directorioDeReporte
self.miReporte.setDirectory(directorioDeReporte)
self.miGrabadora.nuevoDia()
self.reestablecerEstado()
def generarCarrilValido(self, poligonoPartida, poligonoLlegada,
poligonoDerecha, poligonoIzquierda):
# Input type: self.carrilValido = np.array([poligonoPartida[0],poligonoPartida[1],poligonoPartida[2],poligonoPartida[3],poligonoLlegada[2],poligonoLlegada[3],poligonoLlegada[0],poligonoLlegada[1]])
# Se modifican los puntos
# partida: 0-,3+
# llegada: 1+,2-
# La matriz de rotacion por un angulo de 15 grados
carrilValido = np.array([
poligonoPartida[0], poligonoPartida[1], poligonoPartida[2],
poligonoPartida[3], poligonoLlegada[2], poligonoLlegada[3],
poligonoLlegada[0], poligonoLlegada[1]
])
self.angulo = 14
cos15 = math.cos(self.angulo * math.pi / 180)
sin15 = math.sin(self.angulo * math.pi / 180)
rotacionNegativa = np.array([[cos15, sin15], [-sin15, cos15]])
rotacionPositiva = np.array([[cos15, -sin15], [sin15, cos15]])
llegada1_p7 = carrilValido[6] + rotacionPositiva.dot(carrilValido[7] -
carrilValido[6])
llegada1_p4 = carrilValido[5] + rotacionNegativa.dot(carrilValido[4] -
carrilValido[5])
llegada1_p0 = carrilValido[1] + rotacionNegativa.dot(carrilValido[0] -
carrilValido[1])
llegada1_p3 = carrilValido[2] + rotacionPositiva.dot(carrilValido[3] -
carrilValido[2])
carrilValido[0] = llegada1_p0
carrilValido[3] = llegada1_p3
carrilValido[4] = llegada1_p4
carrilValido[7] = llegada1_p7
# Hasta este punto se obtiene el carril valido simplemente ensanchado
# Ahora concatenamos con los puntos de llegada a Derecha e Izquierda
carrilValido = np.array([
carrilValido[0], carrilValido[1], carrilValido[2], carrilValido[3],
poligonoDerecha[2], poligonoDerecha[3], poligonoDerecha[0],
poligonoDerecha[1], carrilValido[4], carrilValido[5],
carrilValido[6], carrilValido[7], poligonoIzquierda[2],
poligonoIzquierda[3], poligonoIzquierda[0], poligonoIzquierda[1]
])
return carrilValido
def tamanoVector(self, vector):
# Metodo auxiliar por la recurencia de esta aplicacion
return math.sqrt(vector[0]**2 + vector[1]**2)
def puntoEstaEnRectangulo(self, punto, rectangulo):
# Metodo auxiliar por la recurencia de esta aplicacion
estadoARetornar = False
if (punto[0] >
rectangulo[0]) & (punto[0] < rectangulo[0] + rectangulo[2]) & (
punto[1] > rectangulo[1]) & (
punto[1] < rectangulo[1] + rectangulo[3]):
estadoARetornar = True
return estadoARetornar
# No longer needed
def inicializarAgente(self, ):
"""
Resets the starting line to get ready to the next frame
"""
del self.listaVehiculos
self.listaVehiculos = []
def crearLineaDeResguardo(self):
"""
La linea de resguardo es una linea preparada para entrar en el algoritmo de lucas Kanade y controlar el flujo o seguir objetos que crucen la zona de partida
"""
lineaAuxiliar = np.array([[self.lineaDePintadoLK[0]]])
for numeroDePunto in range(1, self.numeroDePuntos + 1):
lineaAuxiliar = np.append(lineaAuxiliar, [[
self.lineaDePintadoLK[0] +
numeroDePunto * np.array([self.stepX, self.stepY])
]],
axis=0)
self.lineaFijaDelantera = lineaAuxiliar
self.lineaFijaDelantera = np.array(self.lineaFijaDelantera,
dtype=np.float32)
return lineaAuxiliar
def seguirImagen(self,
numeroDeFrame,
imagenActual,
informacion=False,
colorSemaforo=1):
"""
Metodo mas importante del infractor: Se encarga de:
1. Crear vehiculos de ser necesario
2. Seguir vehiculos
3. Confirmar o descartar vehículos
"""
#print('>> 01 Inicio Seguir')
if colorSemaforo == 1:
self.estadoActual['colorSemaforo'] = 'Rojo'
elif colorSemaforo == 0:
self.estadoActual['colorSemaforo'] = 'Verde'
elif colorSemaforo == 2:
self.estadoActual['colorSemaforo'] = 'Amarillo'
else:
self.estadoActual['colorSemaforo'] = 'No hay semaforo'
imagenActualEnGris = cv2.cvtColor(imagenActual, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
arrayAuxiliarParaVelocidad, activo, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
self.imagenAuxiliar, imagenActualEnGris, self.lineaFijaDelantera,
None, **self.lk_params)
self.lineaDeResguardoAlteradaDelantera = arrayAuxiliarParaVelocidad
if self.flujoAntiguo:
velocidadEnBruto = self.obtenerMagnitudMovimientoEnRegion(
self.miPerspectiva.transformarAMitad(imagenActualEnGris))
else:
velocidadEnBruto = self.obtenerMagnitudMovimiento(
self.lineaFijaDelantera,
self.lineaDeResguardoAlteradaDelantera)
velocidadFiltrada, pulsoVehiculos = self.miFiltro.obtenerOndaFiltrada(
velocidadEnBruto)
# Se evoluciona el resto de vehiculos solo si son 'Previo'
for infraccion in self.listaVehiculos:
# Si es candidato evoluciona:
if infraccion['estado'] == 'Previo':
if (infraccion['infraccion'] == 'candidato') & (colorSemaforo
== 0):
#infraccion['observacion'] = 'LlegoEnVerde'
self.miReporte.info(
'Infraccion Descartada Por Llegar En Verde')
infraccion['infraccion'] = ''
# Al principio descarto los puntos negativos o en los bordes (0,0), -(x,y)
nuevaPosicionVehiculo, activo, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
self.imagenAuxiliar, imagenActualEnGris,
infraccion['desplazamiento'], None, **self.lk_params)
# Si ya no hay puntos que seguir el anterior retorna NoneType, se determina como Giro,
NoneType = type(None)
if type(nuevaPosicionVehiculo) == NoneType:
infraccion['estado'] = 'Salio'
if infraccion['infraccion'] == 'candidato':
infraccion['infraccion'] = ''
self.eliminoCarpetaDeSerNecesario(infraccion)
# VALIDO SOLO PARA GIRO CONTROLADO POR SEMAFORO A PARTE
self.estadoActual['salio'] += 1
break
# DESCARTE INDIVIDUAL POR PUNTO
# Se descarta puntos individualmente, si un punto esta en el borde del frame o fuera de el entonces se lo mantiene congelado
# PELIGRO, los frames congelados estan ingresando al calcOpticalFlow arriba, revisar
# for otroIndice in range(len(infraccion['desplazamiento'])):
# controlVector = infraccion['desplazamiento'][otroIndice]
# if not self.puntoEstaEnRectangulo((controlVector[0][0],controlVector[0][1]),(0,0,320,240)):
# nuevaPosicionVehiculo[otroIndice] = infraccion['desplazamiento'][otroIndice]
# DESCARTE POR TIEMPO, POR VEHICULO
if (numeroDeFrame - infraccion['frameInicial']
) > self.maximoNumeroFramesParaDescarte:
infraccion['estado'] = 'TimeOut'
infraccion['infraccion'] = ''
self.estadoActual['ruido'] += 1
self.eliminoCarpetaDeSerNecesario(infraccion)
break
# Si es candidato y algun punto llego al final se confirma
indicesValidos = []
puntosQueLlegaron = 0
puntosQueGiraronDerecha = 0
puntosQueGiraronIzquierda = 0
for indiceVector in range(len(nuevaPosicionVehiculo)):
# Para cada indice
vector = nuevaPosicionVehiculo[indiceVector]
xTest, yTest = vector[0][0], vector[0][1]
# hago una lista de los indices que aun son validos
if cv2.pointPolygonTest(
self.carrilValido, (xTest, yTest), True
) >= 0: # Si esta dentro del carril valido se mantiene el punto
indicesValidos.append(indiceVector)
# Confirmo la llegada de uno
if cv2.pointPolygonTest(
self.areaDeConfirmacion, (xTest, yTest), True
) >= 0: # Si esta dentro del espacio de llegada se confirma
puntosQueLlegaron += 1
if cv2.pointPolygonTest(
self.areaDeGiroDerecha, (xTest, yTest), True
) >= 0: # Si esta dentro del espacio de llegada se confirma
puntosQueGiraronDerecha += 1
if cv2.pointPolygonTest(
self.areaDeGiroIzquierda, (xTest, yTest), True
) >= 0: # Si esta dentro del espacio de llegada se confirma
puntosQueGiraronIzquierda += 1
if puntosQueLlegaron >= 2:
# Si llego al otro extremo, entonces cruzo:
infraccion['estado'] = 'Cruzo'
self.estadoActual['cruzo'] += 1
infraccion['frameFinal'] = numeroDeFrame
# Si era candidato y esta llegando en rojo o amarillo
# ESTO DESCARTA LAS LLEGADAS EN VERDE # Anulado por mala intensión
if (infraccion['infraccion'] == 'candidato'
): #&(colorSemaforo>=1):
infraccion['infraccion'] = 'CAPTURADO'
self.estadoActual['infraccion'] += 1
self.miReporte.info(infraccion['infraccion'] + '\t' +
infraccion['estado'] +
' a horas ' + infraccion['name'] +
' (' +
str(infraccion['frameInicial']) +
'-' +
str(infraccion['frameFinal']) +
')')
break
if puntosQueGiraronDerecha >= 2:
# Si llego al otro extremo, entonces cruzo:
infraccion['estado'] = 'Giro derecha'
self.estadoActual['derecha'] += 1
infraccion['frameFinal'] = numeroDeFrame
# Si era candidato y esta llegando en rojo o amarillo
# ESTO DESCARTA LAS LLEGADAS EN VERDE # Anulado por mala intensión
if (infraccion['infraccion'] == 'candidato'
): #&(colorSemaforo>=1):
infraccion['infraccion'] = 'CAPTURADO_DERECHA'
self.estadoActual['infraccion'] += 1
self.miReporte.info(infraccion['infraccion'] + '\t' +
infraccion['estado'] +
' a horas ' + infraccion['name'] +
' (' +
str(infraccion['frameInicial']) +
'-' +
str(infraccion['frameFinal']) +
')')
break
if puntosQueGiraronIzquierda >= 2:
# Si llego al otro extremo, entonces cruzo:
infraccion['estado'] = 'Giro izquierda'
self.estadoActual['izquierda'] += 1
infraccion['frameFinal'] = numeroDeFrame
# Si era candidato y esta llegando en rojo o amarillo
# ESTO DESCARTA LAS LLEGADAS EN VERDE # Anulado por mala intensión
if (infraccion['infraccion'] == 'candidato'
): #&(colorSemaforo>=1):
infraccion['infraccion'] = 'CAPTURADO_IZQUIERDA'
self.estadoActual['infraccion'] += 1
self.miReporte.info(infraccion['infraccion'] + '\t' +
infraccion['estado'] +
' a horas ' + infraccion['name'] +
' (' +
str(infraccion['frameInicial']) +
'-' +
str(infraccion['frameFinal']) +
')')
break
# Se continuara solamente con los puntos validos
infraccion['desplazamiento'] = nuevaPosicionVehiculo[
indicesValidos]
if pulsoVehiculos == 1:
# Se determina los mejores puntos para seguir para ser parte del objeto Vehiculo
puntosMasMoviles = self.obtenerPuntosMoviles(
self.lineaFijaDelantera,
self.lineaDeResguardoAlteradaDelantera, informacion)
# Cada vehiculo tiene un numbre que biene a xer ela fecja y hora de la infracción en cuestion
nombreInfraccionYFolder = datetime.datetime.now().strftime(
'%H-%M-%S'
) # Eliminada redundancia en nombre de archivo %Y-%m-%d_
# CREACION NUEVO VEHICULO
nuevoVehiculo = {
'name': nombreInfraccionYFolder,
'frameInicial': numeroDeFrame,
'frameFinal': 0,
'desplazamiento': puntosMasMoviles,
'estado': 'Previo',
'infraccion': '',
'observacion': ''
}
# CREACION NUEVO CANDIDATO
direccionDeGuardadoFotos = 'None'
if colorSemaforo >= 1:
nuevoVehiculo['infraccion'] = 'candidato'
direccionDeGuardadoFotos = self.directorioDeReporte + '/' + nombreInfraccionYFolder
if not os.path.exists(direccionDeGuardadoFotos):
os.makedirs(direccionDeGuardadoFotos)
if os.uname()[1] == 'raspberrypi':
# AQUI!
self.camaraAlta.encenderCamaraEnSubDirectorio(
direccionDeGuardadoFotos)
#self.camaraAlta.encenderCamaraEnSubDirectorio(nombreInfraccionYFolder)
self.listaVehiculos.append(nuevoVehiculo)
self.miReporte.info('\t\tCreado vehiculo ' +
nuevoVehiculo['name'] + ' en frame ' +
str(nuevoVehiculo['frameInicial']) +
' con nivel ' + nuevoVehiculo['infraccion'] +
' guardado en ' +
direccionDeGuardadoFotos[19:])
infraccionesConfirmadas = self.numeroInfraccionesConfirmadas()
self.imagenAuxiliar = imagenActualEnGris
#print(self.estadoActual)
#sys.stdout.write("\033[F") # Cursor up one line
return velocidadEnBruto, velocidadFiltrada, pulsoVehiculos, 0
def reestablecerEstado(self):
self.estadoActual = {
'previo': 0,
'cruzo': 0,
'salio': 0,
'derecha': 0,
'izquierda': 0,
'ruido': 0,
'infraccion': 0,
'infraccionAmarillo': 0,
'colorSemaforo': 'Verde'
}
def numeroInfraccionesConfirmadas(self):
contadorInfraccionesConfirmadas = 0
for infraccion in self.listaVehiculos:
if infraccion['estado'] == 'Cruzo':
contadorInfraccionesConfirmadas += 1
return contadorInfraccionesConfirmadas
def numeroInfraccionesTotales(self):
contadorInfracciones = 0
for infraccion in self.listaVehiculos:
contadorInfracciones += 1
return contadorInfracciones
def reportarPasoAPaso(self, historial):
"""
Este metodo reporta un caso a la vez de existir el mismo en la base de datos de infracciones
"""
self.listaVehiculos = [
vehiculosPendientes for vehiculosPendientes in self.listaVehiculos
if vehiculosPendientes['estado'] == 'Previo'
or vehiculosPendientes['infraccion'] == 'CAPTURADO'
or vehiculosPendientes['infraccion'] == 'CAPTURADO DERECHA'
or vehiculosPendientes['infraccion'] == 'CAPTURADO IZQUIERDA'
]
listaInfracciones = [
infraccion for infraccion in self.listaVehiculos
if infraccion['infraccion'] == 'CAPTURADO'
]
# Los cruces siguen evolucionando
# Las infracciones en calidad de 'CAPTURADO' son generadas en video
# Los cruces en ruido son eliminados
if len(listaInfracciones) > 0:
# Como python optimiza el copiado de listas de diccionarios la siguiente figura modifica la lista originalself.es
infraccionActual = listaInfracciones[0]
#infraccionActual = self.listaVehiculos[self.listaVehiculos.index(listaInfracciones[0])]
infraccionActual['infraccion'] = 'REPORTADO'
#self.miGrabadora.generarReporteInfraccion(historial, infraccionActual,debug = self.reportarDebug)
self.miGrabadora.generarReporteEnVideoDe(historial,
infraccionActual,
debug=self.reportarDebug)
def generarVideoMuestra(self, historial):
if len(historial) > self.minimosFramesVideoNormalDebug:
#self.miGrabadora.generarReporteInfraccion(historial, True,debug = self.reportarDebug)
self.miGrabadora.generarVideoDebugParaPruebas(historial)
def eliminoCarpetaDeSerNecesario(self, infraccion):
try:
carpetaABorrar = self.directorioDeReporte + '/' + infraccion['name']
self.miReporte.info('\t\t> Borrando: ' + carpetaABorrar +
' con estado ' + infraccion['estado'])
shutil.rmtree(carpetaABorrar)
except Exception as e:
self.miReporte.warning('\t\t\tNo pude borrar carpeta fantasma: ' +
infraccion['name'] + ' por ' + str(e))
def popInfraccion(self):
if self.numeroInfraccionesConfirmadas() != 0:
variableARetornar = self.listaVehiculos.pop()
while variableARetornar['estado'] != 'Cruzo':
variableARetornar = self.listaVehiculos.pop()
return variableARetornar
else:
return {}
return variableARetornar
def reporteActual(self):
self.miReporte.info('Infracciones Sospechosas:')
for infraccion in self.listaVehiculos:
self.miReporte.info(infraccion['frameInicial'] + ' a ' +
str(infraccion['frameFinal']) +
' con estado: ' + infraccion['estado'])
self.miReporte.info('Infracciones Confirmadas:')
for infraccion in self.listaVehiculos:
self.miReporte.info(infraccion['name'] + ' de ' +
str(infraccion['frameInicial']) + ' a ' +
str(infraccion['frameFinal']) +
' con estado: ' + infraccion['estado'])
def obtenerLinea(self):
"""
Returns the starting line in tuple format, ready to read or plot with opencv
"""
aDevolver = []
for infraccion in self.listaVehiculos:
if infraccion['estado'] == 'Previo':
for punto in infraccion['desplazamiento']:
aDevolver.append(tuple(punto[0]))
return aDevolver
def obtenerLineasDeResguardo(self, alterada=False):
aDevolver = []
if alterada:
for punto in self.lineaDeResguardoAlteradaDelantera:
aDevolver.append(tuple(punto[0]))
else:
for punto in self.lineaDeResguardoDelantera:
aDevolver.append(tuple(punto[0]))
return aDevolver
def obtenerVectorMovimiento(self, vectorAntiguo, nuevoVector):
"""
Gets the movement vector of all points in the starting line, this is used more like an internal method
"""
x = 0
y = 0
for numeroDePunto in range(1, self.numeroDePuntos + 1):
x += nuevoVector[numeroDePunto][0][0] - vectorAntiguo[
numeroDePunto][0][0]
y += nuevoVector[numeroDePunto][0][1] - vectorAntiguo[
numeroDePunto][0][1]
x = 10 * x / (self.numeroDePuntos + 1)
y = 10 * y / (self.numeroDePuntos + 1)
return (x, y)
def obtenerPuntosMoviles(self,
vectorAntiguo,
nuevoVector,
informacion=False):
"""
Gets center of movement as a tuple of three vectors
"""
##### OJO AQUI TAMBIEN PUEDO FILTRAR RUIDO???
dif2 = [
] # Para todos los puntos de resguardo veo los que tienen mayor movimiento
for numeroDePunto in range(1, self.numeroDePuntos + 1):
x = nuevoVector[numeroDePunto][0][0] - vectorAntiguo[
numeroDePunto][0][0]
y = nuevoVector[numeroDePunto][0][1] - vectorAntiguo[
numeroDePunto][0][1]
dif2.append(x**2 + y**2)
indiceDeMayores = []
for numeroDePuntoASeguir in range(
self.numeroDePuntosASeguirDeInicializacion):
indice = dif2.index(max(dif2))
indiceDeMayores.append(indice)
dif2.pop(indice)
listaNuevosPuntos = np.array(nuevoVector[indiceDeMayores])
for indice in range(len(listaNuevosPuntos)):
listaNuevosPuntos[indice][
0] = listaNuevosPuntos[indice][0] + self.desplazamiento
return listaNuevosPuntos #np.array([[nuevoVector[indiceDeMayores[0]][0]],[nuevoVector[indiceDeMayores[1]][0]],[nuevoVector[indiceDeMayores[2]][0]]])
def obtenerMagnitudMovimiento(self, vectorAntiguo, nuevoVector):
"""
Gets the real magnitud of movement perpendicular to the starting point
"""
(x, y) = self.obtenerVectorMovimiento(vectorAntiguo, nuevoVector)
moduloPerpendicular = self.vectorPerpendicularUnitario[
0] * x + self.vectorPerpendicularUnitario[1] * y
return moduloPerpendicular
def obtenerMagnitudMovimientoEnRegion(self, nuevaFranja):
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(
self.anteriorFranja, nuevaFranja, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0
) #(self.auxiliar_image, current_image, None, 0.7, 3, 9, 3, 5, 1.2, 0)
#y, x = np.mgrid[self.optimalStep//2:nuevaFranja.shape[0]:self.optimalStep, self.optimalStep//2:nuevaFranja.shape[1]:self.optimalStep].reshape(2,-1)
#y = np.int32(y)
#x = np.int32(x)
#fx, fy = flow[y,x].T
#flowX = sum(fx)
#flowY = sum(fy)
flowX = 0
flowY = 0
for row in flow:
for data in row:
flowX += data[0]
flowY += data[1]
self.anteriorFranja = nuevaFranja
# Se retorna el flujo en X invertido
flujoPerpendicular = -10 * flowX / (
(flow.shape[0] * flow.shape[1]) + 1)
return flujoPerpendicular
def apagarCamara(self):
self.camaraAlta.apagarControlador()