示例#1
0
class PoliciaInfractor():
    """
	Esta clase recibe una imagen, el estado del semaforo y determina flujo vehicular e infracciones
	"""
    def __init__(self,
                 imagenParaInicializar,
                 poligonoPartida,
                 poligonoLlegada,
                 segundaCamara=False):
        # Tomo la imagen de inicialización y obtengo algunas caracteristicas de la misma
        self.miReporte = MiReporte(levelLogging=logging.DEBUG, nombre=__name__)
        self.imagenAuxiliar = cv2.cvtColor(imagenParaInicializar,
                                           cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        try:
            height, width = self.imagenAuxiliar.shape
        except:
            self.miReporte.error(
                'No pude obtener data, es una imagen el objeto de inicializacion?'
            )

        self.areaDeResguardo = np.array(poligonoPartida)
        self.areaDeConfirmacion = np.array(poligonoLlegada)

        # En si un punto sale del carril valido (ensanchado debidamente) se descarta el punto individual
        self.carrilValido = np.array([
            poligonoPartida[0], poligonoPartida[1], poligonoPartida[2],
            poligonoPartida[3], poligonoLlegada[2], poligonoLlegada[3],
            poligonoLlegada[0], poligonoLlegada[1]
        ])

        # 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.lineaReferenciaTamanio = np.array(poligonoPartida[0]) - np.array(
            poligonoPartida[1])
        self.maximaDistanciaEntrePuntos = math.sqrt(
            self.lineaReferenciaTamanio[0]**2 +
            self.lineaReferenciaTamanio[1]**2)

        # 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]])

        self.miFiltro = AnalisisOnda()

        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) / math.sqrt(
            vectorParalelo[0]**2 + vectorParalelo[1]**2)
        self.vectorPerpendicularUnitario = np.array(
            [self.vectorParaleloUnitario[1], -self.vectorParaleloUnitario[0]])
        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))
        # erase 4 lines featureparams
        self.lineaDeResguardoDelantera = np.array([self.lineaDePintadoLK[0]])
        self.lineaFijaDelantera = np.zeros((self.numeroDePuntos + 1, 1, 2))
        self.lineaEmpuje = np.zeros((self.numeroDePuntos + 1, 1, 2))
        self.restablecerLineaLK()
        self.listaDeInfracciones = []
        self.maximoNumeroFramesParaDescarte = 100
        self.segundaCamara = segundaCamara
        self.ultimaCarpetaGuardado = ''
        if self.segundaCamara:
            self.camaraAlta = ControladorCamara()

    def establecerRegionInteresAlta(self, cutPoly):
        if self.segundaCamara:
            pass
            #self.camaraAlta.establecerRegionInteres(cutPoly)
        else:
            pass

    # No longer needed
    def inicializarAgente(self, ):
        """
		Resets the starting line to get ready to the next frame
		"""
        self.restablecerLineaLK()
        del self.listaDeInfracciones
        self.listaDeInfracciones = []

    def restablecerLineaLK(self, ):
        self.lineaDeResguardoDelantera = np.array([[self.lineaDePintadoLK[0]]])
        for numeroDePunto in range(1, self.numeroDePuntos + 1):
            self.lineaDeResguardoDelantera = np.append(
                self.lineaDeResguardoDelantera, [[
                    self.lineaDePintadoLK[0] +
                    numeroDePunto * np.array([self.stepX, self.stepY])
                ]],
                axis=0)
        self.lineaFijaDelantera = self.lineaDeResguardoDelantera

    def seguirObjeto(self, numeroDeFrame, informacion):
        """
		Se organiza la información acorde al algoritmo de seguimiento
		"""
        # la imagen introducida esta en RGB, 240,320,3
        imagenActual = informacion['frame']
        cambiosImportantes, ondaFiltrada, flanco, flujoTotal = self.seguirImagen(
            numeroDeFrame, imagenActual, informacion)

        for rectangulo in informacion[
                'rectangulos']:  # Para todos los rectangulos
            estado = 2
            x, y, w, h = rectangulo[0]
            centroid = rectangulo[1]
            for infraccion in self.listaDeInfracciones:
                for punto in infraccion['desplazamiento']:
                    if self.puntoEstaEnRectangulo((punto[0][0], punto[0][1]),
                                                  (x, y, w, h)):
                        estado = 0
                        break
                    else:
                        estado = 1
            if estado != 0:
                try:
                    informacion['recortados'][informacion['rectangulos'].index(
                        rectangulo)] = np.zeros((0))
                except Exception as e:
                    #self.miReporte.error('No pude eliminar imagen en frame'+str(informacion['rectangulos']))
                    print('this error:, ', e)
            rectangulo[2] = estado

        return cambiosImportantes

    def puntoEstaEnRectangulo(self, punto, rectangulo):
        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

    def seguirImagen(self,
                     numeroDeFrame,
                     imagenActual,
                     informacion=False,
                     colorSemaforo=1):
        """
		Get into the new frame, updates the flow and follows the item as required
		"""
        # la imagen introducida esta en RGB, 240,320,3
        cambiosImportantes = False
        imagenActualEnGris = cv2.cvtColor(imagenActual, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        self.lineaDeResguardoDelantera = np.array(
            self.lineaDeResguardoDelantera, dtype=np.float32
        )  # This solved the problem although the array seemed to ve  in float32, adding this specification to this line solved the problem
        self.lineaFijaDelantera = np.array(self.lineaFijaDelantera,
                                           dtype=np.float32)
        # Se compara las lineas anterior y nueva para obtener el flujo en dirección deseada

        arrayAuxiliarParaVelocidad, activo, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
            self.imagenAuxiliar, imagenActualEnGris, self.lineaFijaDelantera,
            None, **self.lk_params)

        self.lineaEmpuje = arrayAuxiliarParaVelocidad
        flujoTotal = self.obtenerMagnitudMovimiento(
            self.lineaFijaDelantera, arrayAuxiliarParaVelocidad)

        ondaFiltrada, flanco = self.miFiltro.obtenerOndaFiltrada(flujoTotal)
        if colorSemaforo >= 1:
            if flanco == 1:
                puntosMasMoviles = self.obtenerPuntosMoviles(
                    self.lineaFijaDelantera, arrayAuxiliarParaVelocidad,
                    informacion)
                nombreInfraccionYFolder = datetime.datetime.now().strftime(
                    '%Y-%m-%d_%H:%M:%S')
                nuevaInfraccion = {
                    'name': nombreInfraccionYFolder,
                    'momentum': numeroDeFrame,
                    'frameInicial': numeroDeFrame,
                    'frameFinal': 0,
                    'desplazamiento': puntosMasMoviles,
                    'estado': 'Candidato',
                    'foto': False
                }
                if self.segundaCamara:
                    self.camaraAlta.encenderCamaraEnSubDirectorio(
                        nombreInfraccionYFolder)
                self.ultimaCarpetaGuardado = os.getenv(
                    'HOME') + '/casosReportados/' + nombreInfraccionYFolder
                cambiosImportantes = True
                self.listaDeInfracciones.append(nuevaInfraccion)

            for infraccion in self.listaDeInfracciones:
                # Si es candidato evoluciona:
                if infraccion['estado'] == 'Candidato':
                    # Al principio descarto los puntos negativos o en los bordes (0,0), -(x,y)
                    nuevoArrayAActualizar, activo, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(
                        self.imagenAuxiliar, imagenActualEnGris,
                        infraccion['desplazamiento'], None, **self.lk_params)
                    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)):
                            nuevoArrayAActualizar[otroIndice] = infraccion[
                                'desplazamiento'][otroIndice]
                    # Si es candidato y duro demasiado se descarta
                    if (numeroDeFrame - infraccion['frameInicial']
                        ) > self.maximoNumeroFramesParaDescarte:
                        infraccion['estado'] = 'Descartado'
                    # Si es candidato y algun punto llego al final se confirma
                    for indiceVector in range(len(nuevoArrayAActualizar)):
                        vector = nuevoArrayAActualizar[indiceVector]
                        xTest, yTest = vector[0][0], vector[0][1]
                        if cv2.pointPolygonTest(
                                self.carrilValido, (xTest, yTest), True
                        ) <= 0:  # Si esta fuera del carril valido se descarta
                            nuevoArrayAActualizar[indiceVector] = -np.abs(
                                nuevoArrayAActualizar[indiceVector])
                        if cv2.pointPolygonTest(
                                self.areaDeConfirmacion, (xTest, yTest), True
                        ) >= 0:  # Si esta dentro del espacio de llegada se confirma
                            infraccion['estado'] = 'Confirmado'
                            cambiosImportantes = True
                            infraccion['frameFinal'] = numeroDeFrame
                            self.miReporte.info(
                                'Conf: ' + infraccion['name'] + ' de ' +
                                str(infraccion['frameInicial']) + ' a ' +
                                str(infraccion['frameFinal']) + ' es ' +
                                infraccion['estado'])
                            break
                    infraccion['desplazamiento'] = nuevoArrayAActualizar
            infraccionesConfirmadas = self.numeroInfraccionesConfirmadas()

        self.imagenAuxiliar = imagenActualEnGris
        return cambiosImportantes, ondaFiltrada, flanco, flujoTotal

    def numeroInfraccionesConfirmadas(self):
        contadorInfraccionesConfirmadas = 0
        for infraccion in self.listaDeInfracciones:
            if infraccion['estado'] == 'Confirmado':
                contadorInfraccionesConfirmadas += 1
        return contadorInfraccionesConfirmadas

    def numeroInfraccionesTotales(self):
        contadorInfracciones = 0
        for infraccion in self.listaDeInfracciones:
            contadorInfracciones += 1
        return contadorInfracciones

    def purgeInfractions(self):
        indicesABorrar = []
        # Tomo los indices que contienen infracciones no confirmadas
        for indiceInfraccion in range(len(self.listaDeInfracciones)):
            infraccion = self.listaDeInfracciones[indiceInfraccion]
            if infraccion['estado'] != 'Confirmado':
                indicesABorrar.append(indiceInfraccion)
                self.eliminoCarpetaDeSerNecesario(infraccion)
        # Itero sobre las infracciones

    def eliminoCarpetaDeSerNecesario(self, infraccion):
        try:
            carpetaABorrar = directorioDeReporte + '/' + infraccion['name']
            self.miReporte.info('> Borrando: ', carpetaABorrar)
            shutil.rmtree(carpetaABorrar)
        except:
            self.miReporte.warning(
                'No pude borrar posible carpeta fantasma: ' +
                infraccion['name'])

    def popInfraccion(self):
        if self.numeroInfraccionesConfirmadas() != 0:
            variableARetornar = self.listaDeInfracciones.pop()
            while variableARetornar['estado'] != 'Confirmado':
                variableARetornar = self.listaDeInfracciones.pop()
            return variableARetornar
        else:
            return {}
        return variableARetornar

    def reporteActual(self):
        self.miReporte.info('Infracciones Sospechosas:')
        for infraccion in self.listaDeInfracciones:
            self.miReporte.info(infraccion['frameInicial'] + ' a ' +
                                str(infraccion['frameFinal']) +
                                ' con estado: ' + infraccion['estado'])
        self.miReporte.info('Infracciones Confirmadas:')
        for infraccion in self.listaDeInfracciones:
            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.listaDeInfracciones:
            if infraccion['estado'] == 'Candidato':
                for punto in infraccion['desplazamiento']:
                    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
		"""
        puntosOptimizados = False
        try:
            misRectangulos = informacion['rectangulos']
            puntosOptimizados = True
        except:
            puntosOptimizados = False
        if puntosOptimizados:
            lineaInterna = []
            for punto in self.lineaFijaDelantera:
                lineaInterna.append(punto[0].tolist())

            contadorDeRectangulos = 0
            lineaParaRectangulo = {}
            for rectangulo in misRectangulos:
                lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos] = lineaInterna.copy(
                )
                for punto in lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos]:
                    if (punto[0] < rectangulo[0][0]) | (
                            punto[0] > rectangulo[0][0] + rectangulo[0][1]
                    ) | (punto[1] < rectangulo[0][1]) | (
                            punto[1] > rectangulo[0][1] + rectangulo[0][2]):
                        lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos].pop(
                            lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos].index(
                                punto))
                lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos].pop()
                lineaParaRectangulo[contadorDeRectangulos].pop(0)
                contadorDeRectangulos += 1

            maximaLongitud = 0
            lineaRespuesta = []
            for index, linea in lineaParaRectangulo.items():
                if len(linea) > maximaLongitud:
                    maximaLongitud = len(linea)
                    lineaRespuesta = linea
            try:
                extremoInferior = lineaRespuesta[0]
            except:
                extremoInferior = lineaInterna[self.numeroDePuntos // 2]
                self.miReporte.error(
                    'No pude detectar puntos a seguir en el rectangulo')
            extremoSuperior = extremoInferior
            if len(lineaRespuesta) > 2:
                extremoInferior = lineaRespuesta.pop(0)
                extremoSuperior = lineaRespuesta.pop()
            if len(lineaRespuesta) > 2:
                extremoInferior = lineaRespuesta.pop(0)
                extremoSuperior = lineaRespuesta.pop()
            extremoMedio = (np.array(extremoInferior) +
                            np.array(extremoSuperior)) // 2
            extremoMedio = extremoMedio.tolist()

            return np.array([[np.array(extremoInferior, dtype=np.float32)],
                             [np.array(extremoMedio, dtype=np.float32)],
                             [np.array(extremoSuperior, dtype=np.float32)]])
        else:
            dif2 = []
            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 = []

            indice = dif2.index(max(dif2))
            indiceDeMayores.append(indice)
            dif2.pop(indice)
            indice = dif2.index(max(dif2))
            indiceDeMayores.append(indice)
            dif2.pop(indice)
            indice = dif2.index(max(dif2))
            indiceDeMayores.append(indice)
            dif2.pop(indice)

            return 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 apagarCamara(self):
        self.camaraAlta.apagarControlador()
示例#2
0
def main():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global acaboDeIniciarNuevoCiclo
    acaboDeIniciarNuevoCiclo = False
    global tuveInfracciones
    tuveInfracciones = False
    global tiempoEnPuntoParaNormalVideo
    tiempoEnPuntoParaNormalVideo = 7
    global minuto
    global miReporte

    minuto = 0

    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Creamos el reporte inicial
    if generarArchivosDebug:
        miReporte = MiReporte(
            levelLogging=logging.DEBUG,
            nombre=__name__,
            directorio=directorioDeReporte
        )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
        miReporte.info('Generando DEBUG')
    else:
        miReporte = MiReporte(
            levelLogging=logging.INFO,
            nombre=__name__,
            directorio=directorioDeReporte
        )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual

    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')

    vectorDeInicio = [[datetime.datetime.now(), 0, 0, 0, 0, 0]]
    if os.path.isfile(reporteDiario):
        miReporte.info('Continuando reporte')
        #np.save(reporteDiario,np.append(np.load(reporteDiario),vectorDeInicio,0))
    else:
        miReporte.info('Creando reporte desde cero')
        #np.save(reporteDiario,vectorDeInicio)

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'datos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)

    indicesSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    poligonoSemaforo = np.array([
        indicesSemaforo[0], indicesSemaforo[184], indicesSemaforo[191],
        indicesSemaforo[7]
    ])
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    verticesDerecha = parametrosInstalacion[3]
    verticesIzquierda = parametrosInstalacion[4]
    angulo = parametrosInstalacion[5][0]
    poligonoEnAlta = parametrosInstalacion[6]

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion '
                   )  #+str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:
        conVideoGrabado = False  # modo real
        miCamara = cv2.VideoCapture(0)
        miCamara.set(3, 640)
        miCamara.set(4, 480)
        time.sleep(1)
        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        conVideoGrabado = True
        try:
            miCamara = cv2.VideoCapture(directorioDeVideos + '/' +
                                        archivoDeVideo)
            time.sleep(1)
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    ret, frameVideo = miCamara.read()
    frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240))

    # Creación de objetos:
    if os.uname()[1] == 'raspberrypi':
        trabajoConPiCamara = True
    else:
        trabajoConPiCamara = False
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(frameFlujo,
                                           verticesPartida,
                                           verticesLlegada,
                                           verticesDerecha,
                                           verticesIzquierda,
                                           mifps,
                                           directorioDeReporte,
                                           generarArchivosDebug,
                                           flujoAntiguo=oldFlow,
                                           anguloCarril=angulo)

    miFiltro = IRSwitch()
    miFiltro.paralelizar()
    # Prueba sin filtro todo el dia

    miAcetatoInformativo = Acetato()
    miSemaforo = CreateSemaforo(periodoDeSemaforo)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo) // 2)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesDerecha))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesIzquierda))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(miPoliciaReportando.carrilValido)
    miAcetatoInformativo.establecerLogo(directorioDeLogo + '/dems.png')

    # El historial sera una lista de la siguiente forma:
    # {numeroFrame: {'frame':np.array((320,240)),
    #				 'data':{"info"}}}
    global historial
    historial = {}
    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps

    try:
        while True:
            try:
                # Load configs for stream to server if needed
                configs_server = np.load(directorioDeConfigsServer)
            except:
                print('error trying to read configs_server in /web folder')

            # LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO
            if conVideoGrabado:
                for i in range(videofps // mifps):
                    ret, frameVideo = miCamara.read()
            else:
                ret, frameVideo = miCamara.read()

            # Discretise 2-D array to 1-D and feed
            pixeles = np.array(
                [frameVideo[indicesSemaforo[0][1], indicesSemaforo[0][0]]])

            for indiceSemaforo in indicesSemaforo[1:]:
                pixeles = np.append(
                    pixeles,
                    [frameVideo[indiceSemaforo[1], indiceSemaforo[0]]],
                    axis=0)

            tiempoAhora = datetime.datetime.now(
            ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute

            if (tiempoAhora > horaInicioInfraccion) & (tiempoAhora <
                                                       horaFinalInfraccion):
                senalSemaforo, semaforoLiteral, flanco, periodo = miSemaforo.obtenerColorEnSemaforo(
                    pixeles)
            else:
                senalSemaforo, semaforoLiteral, flanco, periodo = 0, 'MODO CONTEO', 0, 60
                if datetime.datetime.now().minute > minuto:
                    minuto = datetime.datetime.now().minute
                    flanco = -1

            frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240))

            velocidadEnBruto, velocidadFiltrada, pulsoVehiculos, momentumAEmplear = miPoliciaReportando.seguirImagen(
                frame_number, frameFlujo, colorSemaforo=senalSemaforo)

            if senalSemaforo >= 1:  # Si estamos en rojo, realizamos una accion
                if flanco == 1:  # esto se inicia al principio de este estado
                    miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')

            if senalSemaforo <= 0:  # Si estamos en verde realizamos otra accion
                if flanco == -1:  # Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
                    miReporte.info(
                        'SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES ' + str(periodo) +
                        ' a ' +
                        datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M'))
                    cruce = miPoliciaReportando.estadoActual['cruzo']
                    salio = miPoliciaReportando.estadoActual['salio']
                    derecha = miPoliciaReportando.estadoActual['derecha']
                    izquierda = miPoliciaReportando.estadoActual['izquierda']
                    infraccion = miPoliciaReportando.estadoActual['infraccion']
                    otro = miPoliciaReportando.estadoActual['ruido']

                    vectorDeInicio = [[
                        datetime.datetime.now(), periodo, infraccion, cruce,
                        derecha, izquierda, salio, otro
                    ]]
                    if os.path.isfile(reporteDiario):
                        np.save(
                            reporteDiario,
                            np.append(np.load(reporteDiario), vectorDeInicio,
                                      0))
                    else:
                        np.save(reporteDiario, vectorDeInicio)
                    miReporte.info(
                        'GLOBAL STATE: prev:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['previo']) +
                        ', cru:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['cruzo']) +
                        ', der:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['derecha']) +
                        ', izq:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['izquierda']) +
                        ', out:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['salio']) +
                        ', inf:' +
                        str(miPoliciaReportando.estadoActual['infraccion']))
                    miPoliciaReportando.reestablecerEstado()

                miPoliciaReportando.reportarPasoAPaso(historial)

                if generarArchivosDebug:
                    if datetime.datetime.now(
                    ).hour > tiempoEnPuntoParaNormalVideo:
                        miPoliciaReportando.generarVideoMuestra(historial)
                        tiempoEnPuntoParaNormalVideo = datetime.datetime.now(
                        ).hour
                if datetime.datetime.now().hour == 7:
                    tiempoEnPuntoParaNormalVideo = 7

            # Si el tiempo es el adecuado y el filtro no esta actualizado se actualiza
            tiempoAhora = datetime.datetime.now(
            ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute

            if (tiempoAhora > amaneciendo) & (tiempoAhora < anocheciendo) & (
                (miFiltro.ultimoEstado == 'Filtro Desactivado') |
                (miFiltro.ultimoEstado == 'Inicializado')):
                miFiltro.colocarFiltroIR()
                miReporte.info('Active Filtro a horas ' +
                               datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S'))
            if ((tiempoAhora < amaneciendo) | (tiempoAhora > anocheciendo)) & (
                (miFiltro.ultimoEstado == 'Filtro Activado') |
                (miFiltro.ultimoEstado == 'Inicializado')):
                miFiltro.quitarFiltroIR()
                miReporte.info('Desactive Filtro a horas ' +
                               datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S'))

            if len(
                    historial
            ) > 2 * 60 * mifps:  # Si es mayor a dos minutos en el pasado
                del historial[min(historial)]

            # Draw frame number into image on top
            for infraction in miPoliciaReportando.listaVehiculos:
                puntos = infraction['desplazamiento'].ravel()
                puntosExtraidos = puntos.reshape(puntos.shape[0] // 2, 2)
                miAcetatoInformativo.colocarObjeto(puntosExtraidos,
                                                   infraction['estado'])

            #for puntoResguardo in miPoliciaReportando.obtenerLineasDeResguardo(False):
            miAcetatoInformativo.colocarPuntos(
                miPoliciaReportando.obtenerLineasDeResguardo(True),
                'Referencia')

            # Configs and displays for the MASK according to the semaforo
            #miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)

            miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(senalSemaforo)

            frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarConstantes(frameFlujo)

            if generarArchivosDebug:
                #historial[frame_number]['debug'] = frameFlujo.copy()
                frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)
                historial[frame_number] = {'video': frameFlujo.copy()}
            else:
                historial[frame_number] = {'video': frameFlujo.copy()}
                if mostrarImagen:
                    frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)

            if mostrarImagen:
                #cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)[120:239,60:360])
                cv2.imshow('Visual', frameFlujo)

            #  if can read configs_server then check state to send image
            try:
                if configs_server[0] == True:
                    if not mostrarImagen:  # Para no escribir dos veces sobre el mismo lienzo
                        frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(
                            frameFlujo)
                    try:
                        _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', frameFlujo)
                        r = requests.post(test_url,
                                          data=img_encoded.tostring(),
                                          headers=headers)
                    except Exception as e:
                        print(
                            '<SERVER ERROR> Cannot send images to server, This happen ,',
                            e)
                else:
                    pass
            except:
                print('Cannot read configs_server..passing')

            #	historial[frame_number]['frame'] = historial[frame_number]['captura']
            historial[frame_number]['data'] = [
                velocidadEnBruto, velocidadFiltrada, pulsoVehiculos,
                momentumAEmplear
            ]
            miAcetatoInformativo.inicializar()

            tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
            if tiempoEjecucion > periodoDeMuestreo:
                miReporte.warning(
                    '\t[f{}'.format(frame_number) + ']' +
                    ' Periodo Excedido {0:2f}'.format(tiempoEjecucion) + '[s]')

            #sys.stdout.write("\033[F")
            while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
                True
            tiempoAuxiliar = time.time()

            #miReporte.info('python3 '+ str(__file__)+' '+str( *sys.argv[1:]))

            if (int(nombreCarpeta[8:10]) != datetime.datetime.now().day):
                miReporte.info('Actualizando por cambio de dia a ' +
                               str(datetime.datetime.now().day)
                               )  # el script por cambio de día')
                exportarInformacionDeHoyO(-1)
                # Esto tiene que estar antes del metodo nuevoDia():
                miReporte.info('Informacion exportada, borrando: ' +
                               nombreCarpeta)
                os.system('python3 cleanfolders.py -folder ' + nombreCarpeta)
                nuevoDia()
                miReporte.info('Cambio de día exitoso')
                #miPoliciaReportando.apagarCamara()
                #os.execl(sys.executable, 'python3', __file__, *sys.argv[1:])
                # As bug continues we reboot the system:
                #os.system('sudo reboot')

            porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]

            if (porcentajeDeMemoria > 85) & (os.uname()[1] == 'raspberrypi'):
                miReporte.info('Estado de Memoria: ' +
                               str(porcentajeDeMemoria) + '/100')
            """
			if porcentajeDeMemoria > 96:
				miReporte.warning('Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
				del historial
				historial = {}
				frame_number = 0
			"""
            frame_number += 1

            if (frame_number >= topeEjecucion) & (topeEjecucion != 0):
                miReporte.info(
                    'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado'
                )
                miPoliciaReportando.apagarCamara()
                break

            ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
            if ch == ord('q'):
                miReporte.info(
                    'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
                miPoliciaReportando.apagarCamara()
                break
            if ch == ord('s'):
                cv2.imwrite(
                    datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S') +
                    '.jpg', frameFlujo)

    except KeyboardInterrupt as e:
        miReporte.info('Salida forzada')
        miPoliciaReportando.apagarCamara()
示例#3
0
def __main_function__():
	# Import some global varialbes
	global archivoDeVideo
	global acaboDeIniciarNuevoCiclo
	acaboDeIniciarNuevoCiclo = False
	global tuveInfracciones
	tuveInfracciones = False

	# Creamos el reporte inicial
	miReporte = MiReporte(levelLogging=logging.INFO,nombre=__name__)			# Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
	miReporte.info('Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video '+archivoDeVideo+entradaReal+' con semaforo '+semaforoSimuladoTexto+str(periodoDeSemaforo) +', corriendo a '+str(mifps)+' Frames por Segundo')
	# Si no existe el directorio de reporte lo creo
	if not os.path.exists(directorioDeReporte):
		os.makedirs(directorioDeReporte)
	# Vector de inicio:
	# vector de inicio = [tiempo, periodo semaforo, cruce, giro, infraccion, otros]
	vectorDeInicio = [[datetime.datetime.now(),0,0,0,0,0]]
	if os.path.isfile(reporteDiario):
		miReporte.info('Continuando reporte')
		np.save(reporteDiario,np.append(np.load(reporteDiario),vectorDeInicio,0))
	else:
		miReporte.info('Creando reporte desde cero')
		np.save(reporteDiario,vectorDeInicio)
	
	# Is statements
	if generarArchivosDebug:
		miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
	else:
		miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')
	
	# If mostrar Imagenes
	if mostrarImagen:
		miReporte.info('Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
	else:
		miReporte.info('Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

	# El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
	# Variables de control:
	
	numeroDeFrame = 0
	maximoInfraccionesPorFrame = 20
	#colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

	# Cargando los parametros de instalacion:
	# El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
	if len(archivoDeVideo) > 4:
		archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4]+'.npy'
	else:
		archivoParametrosACargar = 'datos.npy'
	
	parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion+'/'+archivoParametrosACargar)
	miReporte.info('Datos de Instalacion de: '+folderDeInstalacion+'/'+archivoParametrosACargar)
	poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
	verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
	verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
	indicesSemaforo = obtenerIndicesSemaforo(np.array(poligonoSemaforo))
	angulo = parametrosInstalacion[3]
	poligonoEnAlta = parametrosInstalacion[4]

	miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion ')#+str(parametrosInstalacion))

	# Arrancando camara
	if len(archivoDeVideo) == 0:
		conVideoGrabado = False												# modo real
		miCamara = cv2.VideoCapture(0)
		miCamara.set(3,640)
		miCamara.set(4,480)
		time.sleep(1)
		miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
	else:
		conVideoGrabado = True
		try:
			miCamara = cv2.VideoCapture(directorioDeVideos+'/'+archivoDeVideo)
			time.sleep(1)
			miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: '+directorioDeVideos+'/'+archivoDeVideo)
		except Exception as currentException:
			miReporte.error('No se pudo cargar el video por '+str(currentException))

	# Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
	ret, frameVideo = miCamara.read()
	frameFlujo = cv2.resize(frameVideo,(320,240))

	# Creación de objetos:
	if os.uname()[1] == 'raspberrypi':
		trabajoConPiCamara = True
	else:
		trabajoConPiCamara = False
	miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(frameFlujo,verticesPartida,verticesLlegada)
	miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte,mifps,False)
	miFiltro = IRSwitch()
	miAcetatoInformativo = Acetato()
	miSemaforo = CreateSemaforo(periodoDeSemaforo)
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo)//2)
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(miPoliciaReportando.carrilValido)

	# El historial sera una lista de la siguiente forma:
	# {numeroFrame: {'frame':np.array((320,240)),'data':{"info"}}}
	historial = {}
	frame_number  = 0
	tiempoAuxiliar = time.time()
	periodoDeMuestreo = 1.0/mifps
	grupo = [0]

	try: 
		while True:
			# LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO
			if conVideoGrabado:
				for i in range(videofps//mifps):
					ret, frameVideo = miCamara.read()
			else:
				ret, frameVideo = miCamara.read()
			
			pixeles = np.array([frameVideo[indicesSemaforo[0][1],indicesSemaforo[0][0]]])
			
			#print('IndicesPixel: ',indicesSemaforo[0][0],indicesSemaforo[0][1])
			#print('La longitud semaforo: ',len(indicesSemaforo),' inicial ',pixeles.shape)
			#print('La longitud interna: ',len(indicesSemaforo[0]),' inicial ',pixeles.shape)
			for indiceSemaforo in indicesSemaforo[1:]:
				pixeles = np.append(pixeles,[frameVideo[indiceSemaforo[1],indiceSemaforo[0]]], axis=0)
				
				#cv2.circle(frameVideo, (indiceSemaforo[0],indiceSemaforo[1]), 1, (100,100,100), -1)
			#print('Pixeles: ',pixeles)
			wtf = pixeles.reshape((24,8,3))
			#cv2.imshow('Semaforo', cv2.resize(wtf, (240,320)))
			#print('La longitud pixels: ',pixeles.shape)
			senalSemaforo, semaforoLiteral, flanco, periodo = miSemaforo.obtenerColorEnSemaforo(pixeles)
			frameFlujo = cv2.resize(frameVideo,(320,240))
			

			if periodo != 0:
				miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES '+str(periodo))
				miReporte.info('DateTime '+datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M'))
				cruce = miPoliciaReportando.estadoActual['cruzo']
				giro = miPoliciaReportando.estadoActual['giro']
				infraccion = miPoliciaReportando.estadoActual['infraccion']
				otro = miPoliciaReportando.estadoActual['ruido']
				vectorDeInicio = [[datetime.datetime.now(),periodo,cruce,giro,infraccion,otro]]
				np.save(reporteDiario,np.append(np.load(reporteDiario),vectorDeInicio,0))
			else:
				pass
			# Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
			
			velocidadEnBruto, velocidadFiltrada, pulsoVehiculos, momentumAEmplear = miPoliciaReportando.seguirImagen(frame_number,frameFlujo,colorSemaforo = senalSemaforo)
			
			if senalSemaforo >= 1 :							# Si estamos en rojo, realizamos una accion
				if flanco == 1:							# esto se inicia al principio de este estado
					miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
	
			if senalSemaforo == 0:							# Si estamos en verde realizamos otra accion
				if flanco == -1:					# Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
					miReporte.info('INICIANDO REPORTE DE: '+str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())+' INFRACCIONES')
					acaboDeIniciarNuevoCiclo = True
					ultimoNumeroInfraccion = miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()
				
				if acaboDeIniciarNuevoCiclo:	
					if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
						tuveInfracciones = True
						infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
						miGrabadora.generarReporteInfraccion(historial, infraccionEnRevision)
						
					else:
						if (tuveInfracciones):
							if generarArchivosDebug:
								miGrabadora.generarReporteInfraccion(historial, False,ultimoNumeroInfraccion)
							tuveInfracciones = False
						miPoliciaReportando.purgarInfraccionesRemanentes()
						
						del historial
						historial = {}
						frame_number = 0	
						acaboDeIniciarNuevoCiclo = False
				else:
					#Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
					tiempoAhora = datetime.datetime.now().hour*60 + datetime.datetime.now().minute
					if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado != 'Filtro Activado'):
						miFiltro.colocarFiltroIR()
					if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado != 'Filtro Desactivado'):
						miFiltro.quitarFiltroIR()
						

			# Draw frame number into image on top
			for infraction in miPoliciaReportando.listaVehiculos:
				
				for puntos in infraction['desplazamiento']:
					puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(puntos.ravel().shape[0]//2,2)
					miAcetatoInformativo.colocarObjeto(puntosExtraidos,infraction['estado'])
					#for punto in puntosExtraidos:
					#	if infraction['estado'] == 'Confirmado':
					#		miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto),0)
					#	else:
					#		miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto),1)

			#for puntoResguardo in miPoliciaReportando.obtenerLineasDeResguardo(False):
			miAcetatoInformativo.colocarObjeto(miPoliciaReportando.obtenerLineasDeResguardo(True),'Referencia')
			
			# Configs and displays for the MASK according to the semaforo
			#miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)
			
			miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(senalSemaforo)

			historial[frame_number] = {'captura':frameFlujo.copy()}
			frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)
			
			if mostrarImagen:
				#cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)[120:239,60:360])
				cv2.imshow('Visual',frameFlujo)
			if generarArchivosDebug:
				historial[frame_number]['frame'] = frameFlujo.copy()
			else:
				historial[frame_number]['frame'] = historial[frame_number]['captura']
			historial[frame_number]['data'] = [velocidadEnBruto, velocidadFiltrada, pulsoVehiculos, momentumAEmplear]
			miAcetatoInformativo.inicializar()
			
			tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
			if tiempoEjecucion>periodoDeMuestreo:
				miReporte.warning('\t[f{}'.format(frame_number)+']'+' Periodo Excedido {0:2f}'.format(tiempoEjecucion)+ '[s]')

			#sys.stdout.write("\033[F")
			while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
				True
			tiempoAuxiliar = time.time()

			porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]
			
			
			if (porcentajeDeMemoria > 80)&(os.uname()[1] == 'raspberrypi'):
				miReporte.info('Estado de Memoria: '+str(porcentajeDeMemoria)+'/100')
			"""
			if porcentajeDeMemoria > 96:
				miReporte.warning('Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
				del historial
				historial = {}
				frame_number = 0
			"""
			frame_number += 1
			if (frame_number >= topeEjecucion) &(topeEjecucion!=0):
				miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado')
				miPoliciaReportando.apagarCamara()
				break
			if senalSemaforo == -2:
				miReporte.critical('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA El semaforo ya no obtuvo señal, necesito recalibrar, abandonando la ejecución del programa')
				break
			ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
			if ch == ord('q'):
				miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
				miPoliciaReportando.apagarCamara()
				break
			if ch == ord('s'):
				cv2.imwrite(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S')+'.jpg',frameFlujo)
			
	except KeyboardInterrupt as e:
		miReporte.info('Salida forzada')
		miPoliciaReportando.apagarCamara()
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
示例#5
0
def __main_function__():
	# Import some global varialbes
	global archivoDeVideo
	global cambiosImportantes
	cambiosImportantes = False
	global numeroDeObjetos
	numeroDeObjetos = 0

	shapeUR = (3296,2512)
	shapeMR = (640,480)
	shapeLR = (320,240)

	# Creamos el reporte inicial
	miReporte = MiReporte(levelLogging=logging.INFO,nombre=__name__)			# Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
	miReporte.info('Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video '+archivoDeVideo+entradaReal+' con semaforo '+semaforoSimuladoTexto+str(periodoDeSemaforo) +', corriendo a '+str(mifps)+' Frames por Segundo')
	# Si no existe el directorio de reporte lo creo
	if not os.path.exists(directorioDeReporte):
		os.makedirs(directorioDeReporte) 
	
	# Is statements
	if generarArchivosDebug:
		miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
	else:
		miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')
	
	# If mostrar Imagenes
	if mostrarImagen:
		miReporte.info('Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
	else:
		miReporte.info('Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

	# El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
	# Variables de control:
	
	numeroDeFrame = 0
	maximoInfraccionesPorFrame = 20
	#colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

	# Cargando los parametros de instalacion:
	# El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
	if len(archivoDeVideo) > 4:
		archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4]+'.npy'
	else:
		archivoParametrosACargar = 'datos.npy'
	
	parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion+'/'+archivoParametrosACargar)
	miReporte.info('Datos de Instalacion de: '+folderDeInstalacion+'/'+archivoParametrosACargar)
	poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
	verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
	verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
	angulo = parametrosInstalacion[3]

	miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: '+str(parametrosInstalacion))

	# Arrancando camara
	if len(archivoDeVideo) == 0:												# modo real
		if os.uname()[1] == 'alvarohurtado-305V4A':
			miCamara = cv2.VideoCapture(1)
		else:
			miCamara = cv2.VideoCapture(0)
			miCamara.set(3,3280)
			miCamara.set(4,2464)
			#miCamara.set(3,2592)
			#miCamara.set(4,1944)
		miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
	else:
		try:
			miCamara = miCamara = cv2.VideoCapture(directorioDeVideos+'/'+archivoDeVideo)
			miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: '+directorioDeVideos+'/'+archivoDeVideo)
		except Exception as currentException:
			miReporte.error('No se pudo cargar el video por '+str(currentException))

	# Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
	ret, capturaEnAlta = miCamara.read() 
	capturaEnBaja =  cv2.resize(capturaEnAlta,(320,240))

	# Creación de objetos:
	miPoliciaReportando = PoliciaInfractor( capturaEnBaja, verticesPartida, verticesLlegada)
	miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte,mifps,guardarRecortados)
	miFiltro = IRSwitch()
	miAcetatoInformativo = Acetato()
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo)//2)
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
	miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))	

	frame_number  = 0
	tiempoAuxiliar = time.time()
	periodoDeMuestreo = 1.0/mifps
	periodoReal = time.time()

	# Create BGSUBCNT object
	backgroundsub = BGSUBCNT()

	# Create Semaphro
	periodo = 0
	semaforo = CreateSemaforo(periodoSemaforo = periodo)
	periodoReal = time.time()

	### HERRAMIENTAS MULTIPROCESSING:
	imagenes = Queue()
	procesoDeAcondicionado = Process(name = 'Acondicionado',target = procesoAcondicionado,args = (imagenes,estadoDeEjecucionDePrograma))
	procesoDeAcondicionado.start()
	while True:
		tiempoAuxiliar = time.time()
		ret, capturaEnAlta = miCamara.read() 
		print('0 Tiempo de captura: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		tiempoAuxiliar = time.time()
		capturaEnBaja =  cv2.resize(capturaEnAlta,(320,240))
		print('0 Tiempo de Resize: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		tiempoAuxiliar = time.time()
		imagenes.put(capturaEnBaja)
		print('0 Tiempo de Colocado: ',time.time()-tiempoAuxiliar)

		#print('Put: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		if mostrarImagen:
			tiempoAuxiliar = time.time()
			cv2.imshow('Camara', capturaEnBaja)
			print('0 Show: ',time.time()-tiempoAuxiliar)

		print('0 Periodo total: ',time.time()-periodoReal)
		periodoReal = time.time()

		frame_number +=1
		
		ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
		if ch == ord('q'):
			miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
			terminarProcesos()
			break
		if (frame_number >= topeEjecucion) &(topeEjecucion!=0):
			miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado')
			terminarProcesos()
			break
示例#6
0
def __main_function__():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global cambiosImportantes
    cambiosImportantes = False
    global numeroDeObjetos
    numeroDeObjetos = 0

    # Creamos el reporte inicial
    miReporte = MiReporte(
        levelLogging=logging.INFO, nombre=__name__
    )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')
    # Si no existe el directorio de reporte lo creo
    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Is statements
    if generarArchivosDebug:
        miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
    else:
        miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
    # Variables de control:

    numeroDeFrame = 0
    maximoInfraccionesPorFrame = 20
    #colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'datos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)
    poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    angulo = parametrosInstalacion[3]

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: ' +
                   str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:  # modo real
        if os.uname()[1] == 'alvarohurtado-305V4A':
            miCamara = VideoStream(src=1,
                                   resolution=(640, 480),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            time.sleep(1)
        else:
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=(3296, 2512),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1920,1080),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1280,960),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()

            time.sleep(1)

        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        try:
            miCamara = VideoStream(src=directorioDeVideos + '/' +
                                   archivoDeVideo,
                                   resolution=(640, 480),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            time.sleep(1)
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    informacion = miCamara.read()

    # Creación de objetos:
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(informacion['frame'],
                                           verticesPartida, verticesLlegada)
    miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte, mifps,
                                     guardarRecortados)
    miFiltro = IRSwitch()
    miAcetatoInformativo = Acetato()
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo) // 2)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))

    fps = FPS().start()
    informacionTotal = {}
    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps
    grupo = [0]
    while True:
        # LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO

        # Ways to access to the information

        # information['frame'] ; numpy array containing the low res frame
        # information['semaforo'] ; list like [self.senalColor, self.colorLiteral, self.flancoSemaforo, self.totalperiodo]
        # information['recortados'] ; list like of tuples  representing listaderecortados from hd frame [(_numpy arrays_)n+1]
        # information['rectangulos'] ; list like of tuples  representing listaderectangulos and centroids in frame [((x,y,h,w),(p1,p2))n+1]
        # n+1 ; represent the 1 by 1 correspndencia de los rectangulos encontrados y imagenes recortadas

        informacion = miCamara.read()  # Ways to access

        # Asign number rfame to the information from miCamara.read()
        #informacion['index'] = frame_number

        informacionTotal[frame_number] = informacion.copy(
        )  #<------ ese .copy() faltaba
        print('Out: ', informacion['semaforo'][2])
        # Si forzamos por entrada o si estamos en verde botamos la información de los rectangulos:

        if (guardarRecortados == False) | (
                informacionTotal[frame_number]['semaforo'][0] == 0):
            del informacionTotal[frame_number]['recortados']
            informacionTotal[frame_number]['recortados'] = {}
        # Se reporta el periodo del semaforo si es necesario:

        if informacion['semaforo'][3] != 0:
            miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES ' +
                           str(informacion['semaforo'][3]))
        else:
            pass
        # Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
        if informacion['semaforo'][
                0] >= 1:  # Si estamos en rojo, realizamos una accion
            if informacion['semaforo'][
                    2] == 1:  # esto se inicia al principio de este estado
                miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
                miPoliciaReportando.inicializarAgente()
                del informacionTotal
                informacionTotal = {}
                frame_number = 0
            else:
                pass
            cambiosImportantes = miPoliciaReportando.seguirObjeto(
                frame_number, informacion)
        else:
            pass

        if informacion['semaforo'][
                0] == 0:  # Si estamos en verde realizamos otra accion
            if informacion['semaforo'][
                    2] == -1:  # Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
                miReporte.info(
                    'Infracciones: ' +
                    str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()))
                if generarArchivosDebug:
                    miGrabadora.generarReporteInfraccion(
                        informacionTotal, False,
                        miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())
            if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
                infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
                miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal,
                                                     infraccionEnRevision)
            else:
                #Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
                tiempoAhora = datetime.datetime.now(
                ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute
                if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Activado'):
                    miFiltro.colocarFiltroIR()
                if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Desactivado'):
                    miFiltro.quitarFiltroIR()
            pass

        # Draw frame number into image on top
        for infraction in miPoliciaReportando.listaDeInfracciones:
            for puntos in infraction['desplazamiento']:
                puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(
                    puntos.ravel().shape[0] // 2, 2)
                for punto in puntosExtraidos:
                    if infraction['estado'] == 'Confirmado':
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 0)
                    else:
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 1)

        # Configs and displays for the MASK according to the semaforo
        #miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)

        miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(informacion['semaforo'][0])

        # Draw the rectangles
        for rectangulo in informacion['rectangulos']:
            miAcetatoInformativo.colocarObjetivo(rectangulo[0], rectangulo[2])

        if mostrarImagen:
            #cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(informacion['frame'])[120:239,60:360])
            cv2.imshow(
                'Visual',
                miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(informacion['frame']))
        miAcetatoInformativo.inicializar()

        tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
        #if tiempoEjecucion>periodoDeMuestreo:
        miReporte.warning('Tiempo Afuera {0:2f}'.format(tiempoEjecucion) +
                          '[s] en frame {}'.format(frame_number))

        #sys.stdout.write("\033[F")
        while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
            True
        tiempoAuxiliar = time.time()

        if (cambiosImportantes) | (numeroDeObjetos != len(
                informacion['rectangulos'])):
            miReporte.info(
                'F{} Sema: '.format(frame_number) +
                informacion['semaforo'][1] + ' I: ' +
                str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()) +
                '/' + str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesTotales()) +
                ' Objetos: {}'.format(len(informacion['rectangulos'])))
        numeroDeObjetos = len(informacion['rectangulos'])

        porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]

        if porcentajeDeMemoria > 80:
            miReporte.info('Estado de Memoria: ' + str(porcentajeDeMemoria) +
                           '/100')
        if porcentajeDeMemoria > 92:
            frameAOptimizar = min(informacionTotal)
            miReporte.warning('Alcanzado 92/100 de memoria, borrando frame: ' +
                              str(frameAOptimizar))
            del informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados']
            informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados'] = {}

        if porcentajeDeMemoria > 96:
            miReporte.warning(
                'Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
            del informacionTotal
            informacionTotal = {}
            frame_number = 0

        frame_number += 1
        if (frame_number >= topeEjecucion) & (topeEjecucion != 0):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado'
            )
            break
        if informacion['semaforo'][0] == -2:
            miReporte.critical(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA El semaforo ya no obtuvo señal, necesito recalibrar, abandonando la ejecución del programa'
            )
            break
        ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
        if ch == ord('q'):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
            break
        if ch == ord('s'):
            cv2.imwrite(
                datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S') + '.jpg',
                informacion['frame'])
        fps.update()

    # stop the timer and display FPS information
    fps.stop()
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()
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)

    def inicializarEnCarpeta(self, carpetaReporte):
        self.carpetaDeReporteActual = carpetaReporte

    def generarReporteInfraccion(self,
                                 informacionTotal,
                                 infraccion=True,
                                 numero=0):
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
        generandoDebug = False
        try:
            nombreInfraccion = infraccion['name']
            generandoDebug = False
        except:
            nombreInfraccion = datetime.datetime.now().strftime(
                '%Y-%m-%d_%H:%M:%S') + '_{}i'.format(numero)
            if (numero == 0) & (len(informacionTotal) < 20):
                return 0
            generandoDebug = True
        directorioActual = self.carpetaDeReporteActual + '/' + nombreInfraccion
        if not os.path.exists(directorioActual):
            self.miReporte.info('Creado: ' + directorioActual)
            os.makedirs(directorioActual)

        if generandoDebug == False:
            frameInferior = infraccion['frameInicial'] - self.ventana
            frameSuperior = infraccion['frameFinal'] + self.ventana

            prueba = cv2.VideoWriter(
                directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '.avi', 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('Generada infr de: ' + nombreInfraccion +
                                ' de ' + str(inicio) + ' a ' + str(final) +
                                ' fecha: ' + nombreInfraccion)
            if self.guardoRecortados:
                directorioRecorte = directorioActual + '/recorte'
                if not os.path.exists(directorioRecorte):
                    os.makedirs(directorioRecorte)
            for indiceVideo in range(inicio, final):
                prueba.write(informacionTotal[indiceVideo])
            prueba.release()
            # Vuelvo a iterar por la imagen mas grande:
            return 1
        else:
            prueba = cv2.VideoWriter(
                directorioActual + '/' + nombreInfraccion + '.avi', fourcc,
                self.framesPorSegundoEnVideo, (self.width, self.height))
            inicio = 0
            final = len(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])
                except:
                    self.miReporte.error('No pude guardar frame: ' +
                                         str(indiceVideo))
            prueba.release()
            return 0
示例#9
0
def __main_function__():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global cambiosImportantes
    cambiosImportantes = False
    global numeroDeObjetos
    numeroDeObjetos = 0

    # Creamos el reporte inicial
    miReporte = MiReporte(
        levelLogging=logging.DEBUG, nombre=__name__
    )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')
    # Si no existe el directorio de reporte lo creo
    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Is statements
    if generarArchivosDebug:
        miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
    else:
        miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
    # Variables de control:

    numeroDeFrame = 0
    maximoInfraccionesPorFrame = 20
    #colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'datos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)
    poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    angulo = parametrosInstalacion[3]

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: ' +
                   str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:  # modo real
        if os.uname()[1] == 'alvarohurtado-305V4A':
            miCamara = VideoStream(src=1,
                                   resolution=(640, 480),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            time.sleep(1)
        else:
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=(3296, 2512),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1920,1080),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1280,960),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()

            time.sleep(1)

        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        try:
            miCamara = VideoStream(src=directorioDeVideos + '/' +
                                   archivoDeVideo,
                                   resolution=(640, 480),
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps,
                                   periodo=periodoDeSemaforo,
                                   gamma=gamma).start()
            time.sleep(1)
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    informacion = miCamara.read()

    # Creación de objetos:
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(informacion['frame'],
                                           verticesPartida, verticesLlegada)
    miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte, mifps,
                                     guardarRecortados)
    miFiltro = IRSwitch()

    #remocionFondo = matches # List like with arrays
    if mostrarImagen:
        visualLabel = VisualLayer()
        visualLabel.crearMascaraCompleta(size=(240, 320))
        visualLabel.crearBarraInformacion(height=240)
        visualLabel.crearBarraDeProgreso()
        visualLabel.ponerPoligono(np.array(verticesPartida))

    frame_number = 0

    fps = FPS().start()
    informacionTotal = {}
    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps

    while True:
        # LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO

        # Ways to access to the information

        # information['frame'] ; numpy array containing the low res frame
        # information['semaforo'] ; list like [self.senalColor, self.colorLiteral, self.flancoSemaforo]
        # information['recortados'] ; list like of tuples  representing listaderecortados from hd frame [(_numpy arrays_)n+1]
        # information['rectangulos'] ; list like of tuples  representing listaderectangulos and centroids in frame [((x,y,h,w),(p1,p2))n+1]
        # n+1 ; represent the 1 by 1 correspndencia de los rectangulos encontrados y imagenes recortadas

        informacion = miCamara.read()  # Ways to access

        # assing index information to the above infomation

        # Asign number rfame to the information from miCamara.read()
        informacion['index'] = frame_number

        informacionTotal[frame_number] = informacion.copy(
        )  #<------ ese .copy() faltaba
        print('Tamanio buffer: ', total_size(informacionTotal), ' en ',
              len(informacionTotal))
        # Si forzamos por entrada o si estamos en verde botamos la información de los rectangulos:
        if (guardarRecortados == False) | (
                informacionTotal[frame_number]['semaforo'][0] == 0):
            del informacionTotal[frame_number]['recortados']
            informacionTotal[frame_number]['recortados'] = {}

        if frame_number > maximoMemoria:
            try:
                informacionTotal[frame_number -
                                 maximoMemoria]['recortados'] = []
                #miReporte.debug('Released memory')
            except Exception as e:
                miReporte.error('No pude liberar por ' + str(e))

        # Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
        if informacion['semaforo'][
                0] >= 1:  # Si estamos en rojo, realizamos una accion
            if informacion['semaforo'][
                    2] == 1:  # esto se inicia al principio de este estado
                print('Here was something---')
                #miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
                miPoliciaReportando.inicializarAgente()
                del informacionTotal
                informacionTotal = {}
                frame_number = 0

            cambiosImportantes = miPoliciaReportando.seguirObjeto(
                frame_number, informacion)

        if informacion['semaforo'][
                0] == 0:  # Si estamos en verde realizamos otra accion
            if informacion['semaforo'][
                    2] == -1:  # Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
                miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE')
                miReporte.info(
                    'Infracciones: ' +
                    str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()))
                if generarArchivosDebug:
                    miGrabadora.generarReporteInfraccion(
                        informacionTotal, False,
                        miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())
            if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
                infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
                miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal,
                                                     infraccionEnRevision)
            else:
                #Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
                tiempoAhora = datetime.datetime.now(
                ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute
                if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Activado'):
                    miFiltro.colocarFiltroIR()
                if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Desactivado'):
                    miFiltro.quitarFiltroIR()
            pass

        if mostrarImagen:
            # Draw frame number into image on top
            cv2.putText(
                informacion['frame'],
                datetime.datetime.now().strftime('%A %d %B %Y %I:%M:%S%p'),
                (4, 236), font, 0.4, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
            cv2.putText(informacion['frame'], str(frame_number), (20, 20),
                        font, 0.4, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
            visualizacion = informacion['frame']

            for infraction in miPoliciaReportando.listaDeInfracciones:
                for puntos in infraction['desplazamiento']:
                    puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(
                        puntos.ravel().shape[0] // 2, 2)
                    for punto in puntosExtraidos:
                        if infraction['estado'] == 'Confirmado':
                            cv2.circle(visualizacion, tuple(punto), 1,
                                       (0, 0, 255), -1)
                        else:
                            cv2.circle(visualizacion, tuple(punto), 1,
                                       (255, 0, 0), -1)

            cv2.polylines(visualizacion,
                          np.array([poligonoSemaforo]) // 2, True,
                          (200, 200, 200))

            # Configs and displays for the MASK according to the semaforo
            visualLabel.agregarTextoEn(informacion['semaforo'][1], 0)
            visualLabel.agregarTextoEn("F{}".format(frame_number), 1)
            visualLabel.agregarTextoEn(
                "I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)

            if informacion['semaforo'][0] == 1:
                visualLabel.establecerColorFondoDe(backgroudColour=(0, 0, 255),
                                                   numeroDeCaja=0)
            elif informacion['semaforo'][0] == 0:
                visualLabel.establecerColorFondoDe(backgroudColour=(0, 255, 0),
                                                   numeroDeCaja=0)
            elif informacion['semaforo'][0] == 2:
                visualLabel.establecerColorFondoDe(backgroudColour=(0, 255,
                                                                    255),
                                                   numeroDeCaja=0)
            else:
                visualLabel.establecerColorFondoDe(backgroudColour=(0, 0, 0),
                                                   numeroDeCaja=0)

            # Draw the rectangles
            for rectangulo in informacion['rectangulos']:
                visualLabel.agregarRecangulo((rectangulo[0], rectangulo[1]),
                                             rectangulo[2])

            visualLabel.establecerMagnitudBarra(
                magnitude=int(miPoliciaReportando.ultimaVelocidad))

            visualizacion = visualLabel.aplicarMascaraActualAFrame(
                visualizacion)

            # Show Everything
            cv2.imshow('Visual',
                       cv2.resize(visualLabel.aplicarTodo(), (620, 480)))

        tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
        if tiempoEjecucion > periodoDeMuestreo:
            miReporte.warning('Se sobrepaso el periodo de muestreo a {0:2f}'.
                              format(tiempoEjecucion) +
                              '[s] en frame {}'.format(frame_number))

        #sys.stdout.write("\033[F")
        while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
            True

        if (cambiosImportantes) | (numeroDeObjetos != len(
                informacion['rectangulos'])):
            miReporte.info(
                'F{} Sema: '.format(frame_number) +
                informacion['semaforo'][1] + ' I: ' +
                str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()) +
                '/' + str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesTotales()) +
                ' Objetos: {}'.format(len(informacion['rectangulos'])))
        numeroDeObjetos = len(informacion['rectangulos'])
        tiempoAuxiliar = time.time()

        frame_number += 1
        if (frame_number >= topeEjecucion) & (topeEjecucion != 0):
            break
        ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
        if ch == ord('q'):
            break
        if ch == ord('s'):
            cv2.imwrite(
                datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S') + '.jpg',
                informacion['frame'])
        fps.update()

    # stop the timer and display FPS information
    fps.stop()
示例#10
0
def __main_function__():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global cambiosImportantes
    cambiosImportantes = False
    global numeroDeObjetos
    numeroDeObjetos = 0

    shapeUR = (3296, 2512)
    shapeMR = (640, 480)
    shapeLR = (320, 240)

    # Creamos el reporte inicial
    miReporte = MiReporte(
        levelLogging=logging.INFO, nombre=__name__
    )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')
    # Si no existe el directorio de reporte lo creo
    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Is statements
    if generarArchivosDebug:
        miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
    else:
        miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
    # Variables de control:

    numeroDeFrame = 0
    maximoInfraccionesPorFrame = 20
    #colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'datos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)
    poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    angulo = parametrosInstalacion[3]

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: ' +
                   str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:  # modo real
        if os.uname()[1] == 'alvarohurtado-305V4A':
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=shapeMR,
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps).start()
            time.sleep(1)
        elif os.uname()[1] == 'stanlee321-MS-7693':
            print('Hello stanlee321')
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=shapeMR,
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps).start()
        elif os.uname()[1] == 'stanlee321-HP-240-G1-Notebook-PC':
            print('Hello stanlee321')
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=shapeMR,
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps).start()

        else:
            miCamara = VideoStream(src=0,
                                   resolution=shapeUR,
                                   poligono=poligonoSemaforo,
                                   debug=saltarFrames,
                                   fps=mifps).start()
        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        try:
            miCamara = miCamara = VideoStream(src=directorioDeVideos + '/' +
                                              archivoDeVideo,
                                              resolution=shapeMR).start()
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    data = miCamara.read()

    capturaEnBaja = data['LRframe']
    # Creación de objetos:
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(capturaEnBaja, verticesPartida,
                                           verticesLlegada)
    miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte, mifps,
                                     guardarRecortados)
    miFiltro = IRSwitch()
    miAcetatoInformativo = Acetato()
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo) // 2)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))

    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps
    periodoReal = time.time()

    # Create BGSUBCNT object
    backgroundsub = BGSUBCNT()

    # Create Multiprocessing parameters

    #pool = ThreadPool(2)

    #input_q = Queue(5)
    #output_q = Queue(5)

    #child_process = Process(target = child_process_detect_objects_with_bg, args=(input_q, output_q))
    #child_process.daemon = True
    #child_process.start()
    # Create CUT Object
    if os.uname()[1] == 'stanlee321-MS-7693':
        cutImage = cutHDImage(shapeHR=shapeMR, shapeLR=shapeLR)
    else:
        cutImage = cutHDImage(shapeHR=shapeUR, shapeLR=shapeLR)

    # Create Semaphro
    periodo = 0
    semaforo = CreateSemaforo(periodoSemaforo=periodo)
    listaderecortados = list
    informacion = dict
    while True:
        tiempoAuxiliar = time.time()
        data = miCamara.read()
        data['index'] = frame_number

        capturaEnAlta = data['HRframe']
        capturaEnBaja = data['LRframe']
        capturaSemaforo = data['frame_semaforo']

        senalColor, colorLiteral, flancoSemaforo, periodoSemaforo = semaforo.obtenerColorEnSemaforo(
            capturaSemaforo)
        #print('Lectura: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
        poligonos_warp = backgroundsub.feedbgsub(capturaEnBaja)
        #poligonos_warp = pool.starmap(backgroundsub.feedbgsub, capturaEnBaja)

        # close the pool and wait for the work to finish
        #pool.close()
        #pool.join()
        #print(poligonos_warp)
        listaderecortados = cutImage(HDframe=capturaEnBaja,
                                     matches=poligonos_warp)

        informacion = {'semaforo': [senalColor, colorLiteral, flancoSemaforo, periodoSemaforo],\
            'frame':capturaEnBaja, 'rectangulos': listaderecortados, 'index': data['index']}
        """
		#print('SEMAPHORO STATES: ', senalColor, colorLiteral, flancoSemaforo, periodoSemaforo)
		print('Lectura: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		tiempoAuxiliar = time.time()


		#informacionTotal[frame_number] = informacion.copy() #<------ ese .copy() faltaba
		print('Out: ', informacion['semaforo'][2])
		# Si forzamos por entrada o si estamos en verde botamos la información de los rectangulos:

		if (guardarRecortados == False) | (informacion['semaforo'][0]==0):
			#del informacion['recortados']
			#informacionTotal[frame_number]['recortados'] = {}
			pass
		# Se reporta el periodo del semaforo si es necesario:

		if informacion['semaforo'][3] != 0:
			miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES '+str(informacion['semaforo'][3]))
		else:
			pass
		# Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
		if informacion['semaforo'][0] >= 1 :							# Si estamos en rojo, realizamos una accion
			if informacion['semaforo'][2] == 1:							# esto se inicia al principio de este estado
				miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
				miPoliciaReportando.inicializarAgente()
				#del informacionTotal
				#informacionTotal = {}
				frame_number = 0
			else:
				pass
			cambiosImportantes = miPoliciaReportando.seguirObjeto(informacion['index'], informacion)
		else:
			pass

		if informacion['semaforo'][0] == 0:							# Si estamos en verde realizamos otra accion
			if informacion['semaforo'][2] == -1:					# Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
				miReporte.info('Infracciones: ' + str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()))
				if generarArchivosDebug:
					miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal, False,miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())
			if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
				infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
				miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal, infraccionEnRevision)
			else:
				#Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
				tiempoAhora = datetime.datetime.now().hour*60 + datetime.datetime.now().minute
				if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado != 'Filtro Activado'):
					miFiltro.colocarFiltroIR()
				if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado != 'Filtro Desactivado'):
					miFiltro.quitarFiltroIR()
			pass

		# Draw frame number into image on top
		for infraction in miPoliciaReportando.listaDeInfracciones:
			for puntos in infraction['desplazamiento']:
				puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(puntos.ravel().shape[0]//2,2)
				for punto in puntosExtraidos:
					if infraction['estado'] == 'Confirmado':
						miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto),0)
					else:
						miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto),1)

		# Configs and displays for the MASK according to the semaforo
		#miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)
		
		miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(informacion['semaforo'][0])

		# Draw the rectangles
		for rectangulo in informacion['rectangulos']:
			miAcetatoInformativo.colocarObjetivo(rectangulo[0],rectangulo[2])

		if mostrarImagen:
			#cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(informacion['frame'])[120:239,60:360])
			cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(informacion['frame']))
		miAcetatoInformativo.inicializar()
		
		tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
		#if tiempoEjecucion>periodoDeMuestreo:
		miReporte.warning('Tiempo Afuera {0:2f}'.format(tiempoEjecucion)+ '[s] en frame {}'.format(frame_number))

		#sys.stdout.write("\033[F")
		while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
			True
		tiempoAuxiliar = time.time()

		if (cambiosImportantes)|(numeroDeObjetos != len(informacion['rectangulos'])):
			miReporte.info('F{} Sema: '.format(frame_number)+informacion['semaforo'][1]+' I: '+str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())+'/'+str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesTotales())+' Objetos: {}'.format(len(informacion['rectangulos'])))
		numeroDeObjetos = len(informacion['rectangulos'])
		
		porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]
		
		if porcentajeDeMemoria > 80:
			miReporte.info('Estado de Memoria: '+str(porcentajeDeMemoria)+'/100')
		if porcentajeDeMemoria > 92:
			frameAOptimizar = min(informacionTotal)
			miReporte.warning('Alcanzado 92/100 de memoria, borrando frame: '+str(frameAOptimizar))
			del informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados']
			informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados'] = {}

		if porcentajeDeMemoria > 96:
			miReporte.warning('Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
			del informacionTotal
			informacionTotal = {}
			frame_number = 0

		frame_number += 1
		if (frame_number >= topeEjecucion) &(topeEjecucion!=0):
			miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado')
			break
		if informacion['semaforo'][0] == -2:
			miReporte.critical('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA El semaforo ya no obtuvo señal, necesito recalibrar, abandonando la ejecución del programa')
			break
		ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
		if ch == ord('q'):
			miReporte.info('ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
			break
		if ch == ord('s'):
			cv2.imwrite(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S')+'.jpg',informacion['frame'])
		fps.update()
		#if colorLiteral == 'Rojo':
			#poligonos_warp = backgroundsub.feedbgsub(capturaEnBaja)
			#poligonos_warp = pool.starmap(backgroundsub.feedbgsub, capturaEnBaja)
			# close the pool and wait for the work to finish 
			#pool.close() 
			#pool.join()
			#print(poligonos_warp)
			#listaderecortados = cutImage(HDframe = capturaEnBaja, matches = poligonos_warp)

		#if len(listaderecortados) > 0:
		#	for i, image in enumerate(listaderecortados):
		#		cv2.imwrite('imagen_{}_.jpg'.format(i), image)
		#else:
		#	pass
		#print('Put: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		if mostrarImagen:
			tiempoAuxiliar = time.time()
			cv2.imshow('Camara', cv2.resize(capturaEnBaja,(640,480)))
			print('Show: ',time.time()-tiempoAuxiliar)

		print('Periodo total: ',time.time()-periodoReal)


		periodoReal = time.time()

		#tiempoAuxiliar = time.time()
		#if filaImagenes.qsize() > 10:
		#miImagen = filaImagenes.get()
		#	print('Borrado elemento en la fila')
		#print('Get: ',time.time()-tiempoAuxiliar)
		if frame_number>200:
			break
		frame_number +=1
		"""
        ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
        if ch == ord('q'):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
            break
示例#11
0
def __main_function__():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global cambiosImportantes
    global grabadoParalelo
    cambiosImportantes = False

    # Creamos el reporte inicial
    miReporte = MiReporte(
        levelLogging=logging.INFO, nombre=__name__
    )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')
    # Si no existe el directorio de reporte lo creo
    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Is statements
    if generarArchivosDebug:
        miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
    else:
        miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
    # Variables de control:

    numeroDeFrame = 0
    maximoInfraccionesPorFrame = 20
    #colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'puntos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)
    poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    indicesSemaforo = obtenerIndicesSemaforo(np.array(poligonoSemaforo))
    angulo = parametrosInstalacion[3]
    poligonoEnAlta = parametrosInstalacion[4]

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: ' +
                   str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:
        conVideoGrabado = False  # modo real
        miCamara = cv2.VideoCapture(1)
        miCamara.set(3, 640)
        miCamara.set(4, 480)
        time.sleep(1)
        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        conVideoGrabado = True
        try:
            miCamara = cv2.VideoCapture(directorioDeVideos + '/' +
                                        archivoDeVideo)
            time.sleep(1)
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    ret, frameVideo = miCamara.read()
    frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240))

    # Creación de objetos:
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(frameFlujo, verticesPartida,
                                           verticesLlegada, False)
    miPoliciaReportando.establecerRegionInteresAlta(poligonoEnAlta)
    miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte, mifps, False)
    miFiltro = IRSwitch()
    miAcetatoInformativo = Acetato()
    miSemaforo = CreateSemaforo(periodoDeSemaforo)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo) // 2)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))

    informacionTotal = {}
    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps
    grupo = [0]
    frameAlta = np.empty((320, 240, 3))
    capturaEnAlta = False
    imagenesEnAlta = []

    while True:
        # LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO
        if conVideoGrabado:
            for i in range(videofps // mifps):
                ret, frameVideo = miCamara.read()
        else:
            if capturaEnAlta:
                ret, frameAlta = miCamara.read()
                imagenesEnAlta.append([
                    miPoliciaReportando.ultimaCarpetaGuardado + '/imagen.jpg',
                    frameAlta
                ])
                frameVideo = cv2.resize(frameAlta, (320, 240))
                capturaEnAlta = False
                miCamara.set(3, 640)
                miCamara.set(4, 480)
            else:
                ret, frameVideo = miCamara.read()

        pixeles = np.array(
            [frameVideo[indicesSemaforo[0][1], indicesSemaforo[0][0]]])

        #print('IndicesPixel: ',indicesSemaforo[0][0],indicesSemaforo[0][1])
        #print('La longitud semaforo: ',len(indicesSemaforo),' inicial ',pixeles.shape)
        #print('La longitud interna: ',len(indicesSemaforo[0]),' inicial ',pixeles.shape)
        for indiceSemaforo in indicesSemaforo[1:]:
            pixeles = np.append(
                pixeles, [frameVideo[indiceSemaforo[1], indiceSemaforo[0]]],
                axis=0)
            #print('>>> ',pixeles.shape,' in ',indiceSemaforo)
            #cv2.circle(frameVideo, (indiceSemaforo[0],indiceSemaforo[1]), 1, (100,100,100), -1)
        #print('Pixeles: ',pixeles)
        #wtf = pixeles.reshape((24,8,3))
        #cv2.imshow('Semaforo', cv2.resize(wtf, (240,320)))
        #print('La longitud pixels: ',pixeles.shape)
        senalSemaforo, semaforoLiteral, flanco, periodo = miSemaforo.obtenerColorEnSemaforo(
            pixeles)
        frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240))

        if periodo != 0:
            miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES ' + str(periodo))
        else:
            pass
        # Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
        cambiosImportantes, ondaFiltrada, frenteAutomovil, flujoTotal = miPoliciaReportando.seguirImagen(
            frame_number, frameFlujo, colorSemaforo=senalSemaforo)
        if senalSemaforo >= 1:  # Si estamos en rojo, realizamos una accion
            if frenteAutomovil == 1:
                miCamara.set(3, 3280)
                miCamara.set(4, 2464)
                capturaEnAlta = True

            if flanco == 1:  # esto se inicia al principio de este estado
                miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
                miPoliciaReportando.inicializarAgente()
                del informacionTotal
                informacionTotal = {}
                frame_number = 0
            else:
                pass
        else:
            pass

        if senalSemaforo == 0:  # Si estamos en verde realizamos otra accion
            if flanco == -1:  # Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
                miReporte.info(
                    'Infracciones: ' +
                    str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()))
                if generarArchivosDebug:
                    miGrabadora.generarReporteInfraccion(
                        informacionTotal, False,
                        miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())
                miPoliciaReportando.purgeInfractions()
            if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
                infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
                miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal,
                                                     infraccionEnRevision)
            if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas == 0:
                for imagen in imagenesEnAlta:
                    print('>>>>> GUARDANDO COMO: ', imagen[0], ' shape ',
                          imagen[1].shape)
                    cv2.imwrite(imagen[0], imagen[1])
            else:
                #Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
                tiempoAhora = datetime.datetime.now(
                ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute
                if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Activado'):
                    miFiltro.colocarFiltroIR()
                if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Desactivado'):
                    miFiltro.quitarFiltroIR()
            pass

        # Draw frame number into image on top
        for infraction in miPoliciaReportando.listaDeInfracciones:
            for puntos in infraction['desplazamiento']:
                puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(
                    puntos.ravel().shape[0] // 2, 2)
                for punto in puntosExtraidos:
                    if infraction['estado'] == 'Confirmado':
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 0)
                    else:
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 1)

        # Configs and displays for the MASK according to the semaforo
        #miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)

        miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(senalSemaforo)

        frameFlujo = miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)

        if mostrarImagen:
            #cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)[120:239,60:360])
            cv2.imshow('Visual', frameFlujo)

        informacionTotal[frame_number] = frameFlujo.copy()
        miAcetatoInformativo.inicializar()

        tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
        if tiempoEjecucion > periodoDeMuestreo:
            miReporte.warning('Tiempo Afuera {0:2f}'.format(tiempoEjecucion) +
                              '[s] en frame {}'.format(frame_number))

        #sys.stdout.write("\033[F")
        while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
            True
        tiempoAuxiliar = time.time()

        if cambiosImportantes:
            miReporte.info(
                'F{} Sema: '.format(frame_number) + semaforoLiteral + ' I: ' +
                str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()) +
                '/' + str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesTotales()))

        porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]

        if (porcentajeDeMemoria > 80) & (os.uname()[1] == 'raspberrypi'):
            miReporte.info('Estado de Memoria: ' + str(porcentajeDeMemoria) +
                           '/100')

        if porcentajeDeMemoria > 96:
            miReporte.warning(
                'Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
            del informacionTotal
            informacionTotal = {}
            frame_number = 0

        frame_number += 1
        if (frame_number >= topeEjecucion) & (topeEjecucion != 0):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado'
            )
            break
        if senalSemaforo == -2:
            miReporte.critical(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA El semaforo ya no obtuvo señal, necesito recalibrar, abandonando la ejecución del programa'
            )
            break
        ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
        if ch == ord('q'):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
            break
        if ch == ord('s'):
            cv2.imwrite(
                datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S') + '.jpg',
                frameFlujo)
示例#12
0
def __main_function__():
    # Import some global varialbes
    global archivoDeVideo
    global cambiosImportantes
    cambiosImportantes = False

    # Creamos el reporte inicial
    miReporte = MiReporte(
        levelLogging=logging.INFO, nombre=__name__
    )  # Se crea por defecto con nombre de la fecha y hora actual
    miReporte.info(
        'Programa iniciado exitosamente con ingreso de senal video ' +
        archivoDeVideo + entradaReal + ' con semaforo ' +
        semaforoSimuladoTexto + str(periodoDeSemaforo) + ', corriendo a ' +
        str(mifps) + ' Frames por Segundo')
    # Si no existe el directorio de reporte lo creo
    if not os.path.exists(directorioDeReporte):
        os.makedirs(directorioDeReporte)

    # Is statements
    if generarArchivosDebug:
        miReporte.info('Generando Archivos de Debug')
    else:
        miReporte.info('Generando infracciones unicamente (No debug video)')

    # If mostrar Imagenes
    if mostrarImagen:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real encendida')
    else:
        miReporte.info(
            'Pantalla de muestra de funcionamiento en tiempo real apagada')

    # El directorio de reporte debe crearse al inicio del programa
    # Variables de control:

    numeroDeFrame = 0
    maximoInfraccionesPorFrame = 20
    #colores = np.random.randint(0,100,(maximoInfraccionesPorFrame,3))

    # Cargando los parametros de instalacion:
    # El archivo de video debe tener como minimo 5 caracteres para estar trnajando en modo simulado, de lo contrario estamos trabajando en modo real
    if len(archivoDeVideo) > 4:
        archivoParametrosACargar = archivoDeVideo[:-4] + '.npy'
    else:
        archivoParametrosACargar = 'datos.npy'

    parametrosInstalacion = np.load(folderDeInstalacion + '/' +
                                    archivoParametrosACargar)
    miReporte.info('Datos de Instalacion de: ' + folderDeInstalacion + '/' +
                   archivoParametrosACargar)
    poligonoSemaforo = parametrosInstalacion[0]
    verticesPartida = parametrosInstalacion[1]
    verticesLlegada = parametrosInstalacion[2]
    angulo = parametrosInstalacion[3]
    indicesSemaforo = SemaphoroParameters(poligonoSemaforo)

    miReporte.info('Cargado exitosamente parametros de instalacion: ' +
                   str(parametrosInstalacion))

    # Arrancando camara
    if len(archivoDeVideo) == 0:
        conVideoGrabado = False  # modo real
        if os.uname()[1] == 'alvarohurtado-305V4A':
            miCamara = cv2.VideoCapture(1)
            time.sleep(1)
        elif os.uname()[1] == 'stanlee321-HP-240-G1-Notebook-PC':
            miCamara = cv2.VideoCapture(0)
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, mediumRes[0])
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, mediumRes[1])
            time.sleep(1)
        else:
            miCamara = cv2.VideoCapture(1)
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, mediumRes[0])
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, mediumRes[1])
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1920,1080),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()
            #miCamara = VideoStream(src = 0, resolution = (1280,960),poligono = poligonoSemaforo, debug = saltarFrames,fps = mifps, periodo = periodoDeSemaforo, gamma = gamma).start()
            time.sleep(1)

        miReporte.info('Activada Exitosamente cámara en tiempo real')
    else:
        conVideoGrabado = True
        try:
            miCamara = cv2.VideoCapture(directorioDeVideos + '/' +
                                        archivoDeVideo)
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, mediumRes[0])
            miCamara.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, mediumRes[1])

            time.sleep(1)
            miReporte.info('Archivo de video cargado exitosamente: ' +
                           directorioDeVideos + '/' + archivoDeVideo)
        except Exception as currentException:
            miReporte.error('No se pudo cargar el video por ' +
                            str(currentException))

    # Load points for the semaphoro
    # Se captura la imagen de flujo inicial y se trabaja con la misma
    ret, frameVideo = miCamara.read()
    frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240))
    # Creación de objetos:
    miPoliciaReportando = PoliciaInfractor(frameFlujo, verticesPartida,
                                           verticesLlegada)
    miGrabadora = GeneradorEvidencia(directorioDeReporte, mifps,
                                     guardarRecortados)
    miFiltro = IRSwitch()
    miAcetatoInformativo = Acetato()
    miSemaforo = CreateSemaforo(periodoDeSemaforo)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(poligonoSemaforo) // 2)
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesPartida))
    miAcetatoInformativo.colocarPoligono(np.array(verticesLlegada))

    fps = FPS().start()
    informacionTotal = {}
    frame_number = 0
    tiempoAuxiliar = time.time()
    periodoDeMuestreo = 1.0 / mifps
    grupo = [0]
    while True:

        # LEEMOS LA CAMARA DE FLUJO
        if conVideoGrabado:
            for i in range(videofps // mifps):
                ret, frameVideo = miCamara.read()
        else:
            ret, frameVideo = miCamara.read()
        frameFlujo = cv2.resize(frameVideo, (320, 240),
                                interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        tic = time.time()
        informacionTotal[frame_number] = frameFlujo.copy()
        pixeles = indicesSemaforo(frameVideo)
        print('La longitud pixels: ', pixeles.shape)
        senalSemaforo, semaforoLiteral, flanco, periodo = miSemaforo.obtenerColorEnSemaforo(
            pixeles)
        tac = time.time()

        print('tic-tac', tac - tic)

        if periodo != 0:
            miReporte.info('SEMAFORO EN VERDE, EL PERIODO ES ' + str(periodo))
        else:
            pass
        # Si tengo infracciones pendientes las evoluciono
        if senalSemaforo >= 1:  # Si estamos en rojo, realizamos una accion
            if flanco == 1:  # esto se inicia al principio de este estado
                miReporte.info('SEMAFORO EN ROJO')
                miPoliciaReportando.inicializarAgente()
                del informacionTotal
                informacionTotal = {}
                frame_number = 0
            else:
                pass
            cambiosImportantes, ondaFiltrada, flanco, flujoTotal = miPoliciaReportando.seguirImagen(
                frame_number, frameFlujo)
        else:
            pass

        if senalSemaforo == 0:  # Si estamos en verde realizamos otra accion
            if flanco == -1:  # Si estamos en verde y en flanco, primer verde, realizamos algo
                miReporte.info(
                    'Infracciones: ' +
                    str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()))
                if generarArchivosDebug:
                    miGrabadora.generarReporteInfraccion(
                        informacionTotal, False,
                        miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas())
            if miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas() > 0:
                infraccionEnRevision = miPoliciaReportando.popInfraccion()
                miGrabadora.generarReporteInfraccion(informacionTotal,
                                                     infraccionEnRevision)
            else:
                #Si no hay infracciones a reportar me fijo el estado del filtro:
                tiempoAhora = datetime.datetime.now(
                ).hour * 60 + datetime.datetime.now().minute
                if (tiempoAhora > amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Activado'):
                    miFiltro.colocarFiltroIR()
                if (tiempoAhora < amaneciendo) & (miFiltro.ultimoEstado !=
                                                  'Filtro Desactivado'):
                    miFiltro.quitarFiltroIR()
            pass

        # Draw frame number into image on top
        for infraction in miPoliciaReportando.listaDeInfracciones:
            for puntos in infraction['desplazamiento']:
                puntosExtraidos = puntos.ravel().reshape(
                    puntos.ravel().shape[0] // 2, 2)
                for punto in puntosExtraidos:
                    if infraction['estado'] == 'Confirmado':
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 0)
                    else:
                        miAcetatoInformativo.colocarPunto(tuple(punto), 1)

        # Configs and displays for the MASK according to the semaforo
        #miAcetatoInformativo.agregarTextoEn("I{}".format(miPoliciaReportando.infraccionesConfirmadas), 2)

        miAcetatoInformativo.colorDeSemaforo(senalSemaforo)

        if mostrarImagen:
            #cv2.imshow('Visual', miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo)[120:239,60:360])
            cv2.imshow('Visual',
                       miAcetatoInformativo.aplicarAFrame(frameFlujo))
        miAcetatoInformativo.inicializar()

        tiempoEjecucion = time.time() - tiempoAuxiliar
        if tiempoEjecucion > periodoDeMuestreo:
            miReporte.warning('Tiempo Afuera {0:2f}'.format(tiempoEjecucion) +
                              '[s] en frame {}'.format(frame_number))

        #sys.stdout.write("\033[F")
        while time.time() - tiempoAuxiliar < periodoDeMuestreo:
            True
        tiempoAuxiliar = time.time()

        if cambiosImportantes:
            miReporte.info(
                'F{} Sema: '.format(frame_number) + semaforoLiteral + ' I: ' +
                str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesConfirmadas()) +
                '/' + str(miPoliciaReportando.numeroInfraccionesTotales()))

        porcentajeDeMemoria = psutil.virtual_memory()[2]

        if (porcentajeDeMemoria > 80) & (os.uname()[1] == 'raspberrypi'):
            miReporte.info('Estado de Memoria: ' + str(porcentajeDeMemoria) +
                           '/100')
        if porcentajeDeMemoria > 92:
            frameAOptimizar = min(informacionTotal)
            miReporte.warning('Alcanzado 92/100 de memoria, borrando frame: ' +
                              str(frameAOptimizar))
            del informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados']
            informacionTotal[frameAOptimizar]['recortados'] = {}

        if porcentajeDeMemoria > 96:
            miReporte.warning(
                'Alcanzado 96/100 de memoria, borrando todo e inicializando')
            del informacionTotal
            informacionTotal = {}
            frame_number = 0

        frame_number += 1
        if (frame_number >= topeEjecucion) & (topeEjecucion != 0):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por indice de auto acabado predeterminado'
            )
            break
        if senalSemaforo == -2:
            miReporte.critical(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA El semaforo ya no obtuvo señal, necesito recalibrar, abandonando la ejecución del programa'
            )
            break
        ch = 0xFF & cv2.waitKey(5)
        if ch == ord('q'):
            miReporte.info(
                'ABANDONANDO LA EJECUCION DE PROGRAMA por salida manual')
            break
        if ch == ord('s'):
            cv2.imwrite(
                datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S') + '.jpg',
                frameFlujo)
        fps.update()

    # stop the timer and display FPS information
    fps.stop()