def cropped_images(predictions: dict, image: bytes, _id: str) -> list:
"""Recorta imagens de acordo com bbox passada.
Para acessar algumas predições, é necessário recortar as imagens antes.
Args:
predictions: dicionário com as predições
image: imagem do contêiner original, em bytes
_id: id do MongoDB se existir. Apenas para reportar erro
Returns:
lista de imagem(ns) recortada[s]
"""
images = []
for prediction in predictions:
bbox = prediction.get('bbox')
if bbox:
try:
image_crop = recorta_imagem(image, bbox)
images.append(image_crop)
except Exception as err:
print('Erro ao recortar imagem', _id, str(err))
raise err
return images
def get_img_recortada(db, _id) -> Image:
fs = GridFS(db)
grid_data = fs.get(_id)
preds = grid_data.metadata.get('predictions')
if preds:
bboxes = preds[0].get('bbox')
# print(bboxes)
image = grid_data.read()
image = recorta_imagem(image, bboxes, pil=True)
return image
def image_zoom(filename):
"""Recorta e serializa a imagem do arquivo para stream HTTP."""
filename = os.path.join(tmpdir, filename)
image = Image.open(filename)
prediction = call_model('ssd', image)
success = prediction.get('success')
pred_bbox = prediction['predictions']
if success:
coords = pred_bbox[0]['bbox']
img_io = recorta_imagem(image, coords)
return send_file(img_io, mimetype='image/jpeg')
def get_image(_id, n, pil=False):
"""Recupera, recorta a imagem do banco e retorna."""
db = app.config['mongodb']
fs = GridFS(db)
_id = ObjectId(_id)
if fs.exists(_id):
grid_data = fs.get(_id)
if n is not None:
n = int(n)
preds = grid_data.metadata.get('predictions')
if preds:
bboxes = [pred.get('bbox') for pred in preds]
if len(bboxes) >= n + 1 and bboxes[n]:
image = grid_data.read()
image = recorta_imagem(image, bboxes[n], pil=pil)
return image
return None
def preenche_bbox(db, engine, limit=2000, start=None):
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
if start:
lista_conformidade = session.query(Conformidade) \
.filter(Conformidade.dataescaneamento >= start) \
.filter(Conformidade.bbox_classe.is_(None)).limit(limit).all()
else:
lista_conformidade = session.query(Conformidade) \
.filter(Conformidade.bbox_classe.is_(None)).limit(limit).all()
tempo = time.time()
qtde = 0
try:
for conformidade in lista_conformidade:
classe = None
score = None
fs = GridFS(db)
_id = ObjectId(conformidade.id_imagem)
if fs.exists(_id):
grid_data = fs.get(_id)
preds = grid_data.metadata.get('predictions')
if preds:
bboxes = preds[0].get('bbox')
image = grid_data.read()
image = recorta_imagem(image, bboxes, pil=True)
classe = preds[0].get('class')
score = preds[0].get('score')
if classe:
conformidade.bbox_classe = classe
conformidade.bbox_score = score
conformidade.laplacian = calcula_laplacian(image)
session.add(conformidade)
qtde += 1
session.commit()
except Exception as err:
logger.error(err, exc_info=True)
session.rollback()
tempo = time.time() - tempo
tempo_registro = 0 if (qtde == 0) else (tempo / qtde)
logger.info(f'{qtde} bbox preenchidos em {tempo} segundos.' +
f'{tempo_registro} por registro')