From 5a0fdb30afd48a6e55e3c0b4c10e1fa734c60e3a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xinyang <895639507@qq.com> Date: Sun, 28 Jul 2019 15:59:01 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E8=AE=A1=E7=AE=97=E9=80=9F=E5=BA=A6=E4=BC=98?= =?UTF-8?q?=E5=8C=96=EF=BC=8C=E6=91=84=E5=83=8F=E5=A4=B4=E8=AF=BB=E5=8F=96?= =?UTF-8?q?=E9=80=BB=E8=BE=91=E6=94=B9=E5=8F=98=EF=BC=8C=E5=88=86=E7=B1=BB?= =?UTF-8?q?=E5=99=A8=E6=9B=B4=E6=96=B0=E3=80=82?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .gitignore | 1 + armor/include/armor_finder/armor_finder.h | 3 +- .../armor_finder/classifier/classifier.h | 6 +- armor/src/armor_finder/anti_top/anti_top.cpp | 5 +- armor/src/armor_finder/armor_finder.cpp | 4 +- .../armor_finder/classifier/classifier.cpp | 25 +- .../src/armor_finder/find/find_armor_box.cpp | 38 +- .../armor_finder/find/find_light_blobs.cpp | 82 +- main.cpp | 30 +- others/include/additions/additions.h | 2 + others/include/camera/camera_wrapper.h | 13 +- others/include/log.h | 2 +- others/src/additions/additions.cpp | 6 +- others/src/camera/camera_wrapper.cpp | 97 +- tools/TrainCNN/backward.py | 90 +- tools/TrainCNN/forward.py | 44 +- tools/para/conv1_b | 14 +- tools/para/conv1_w | 902 +- tools/para/conv2_b | 24 +- tools/para/conv2_w | 1372 +- tools/para/fc1_b | 152 +- tools/para/fc1_w | 128002 ++------------- tools/para/fc2_b | 30 +- tools/para/fc2_w | 2252 +- 24 files changed, 17667 insertions(+), 115529 deletions(-) diff --git a/.gitignore b/.gitignore index e84f100..2547694 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -4,6 +4,7 @@ build Mark armor_box_photo tools/TrainCNN/.idea +tools/TrainCNN/model tools/TrainCNN/__pycache__ others/include/config/config.h .DS_Store diff --git a/armor/include/armor_finder/armor_finder.h b/armor/include/armor_finder/armor_finder.h index 2d444d2..6785222 100644 --- a/armor/include/armor_finder/armor_finder.h +++ b/armor/include/armor_finder/armor_finder.h @@ -51,10 +51,11 @@ extern std::map prior_red; class LightBlob { public: cv::RotatedRect rect; //灯条位置 + double areaRatio; double length; //灯条长度 uint8_t blob_color; //灯条颜色 - LightBlob(cv::RotatedRect &r, uint8_t color) : rect(r), blob_color(color) { + LightBlob(cv::RotatedRect &r, double ratio, uint8_t color) : rect(r), areaRatio(ratio), blob_color(color) { length = max(rect.size.height, rect.size.width); }; LightBlob() = default; diff --git a/armor/include/armor_finder/classifier/classifier.h b/armor/include/armor_finder/classifier/classifier.h index baca8f6..9c300ab 100644 --- a/armor/include/armor_finder/classifier/classifier.h +++ b/armor/include/armor_finder/classifier/classifier.h @@ -18,8 +18,8 @@ class Classifier { private: bool state; - vector> conv1_w, conv2_w; - vector conv1_b, conv2_b; + vector> conv1_w, conv2_w, conv3_w; + vector conv1_b, conv2_b, conv3_b; MatrixXd fc1_w, fc2_w; VectorXd fc1_b, fc2_b; @@ -30,8 +30,10 @@ private: MatrixXd softmax(const MatrixXd &input); MatrixXd relu(const MatrixXd &input); + MatrixXd leaky_relu(const MatrixXd &input, float alpha); vector> apply_bias(const vector> &input, const vector &bias); vector> relu(const vector> &input); + vector> leaky_relu(const vector> &input, float alpha); vector> max_pool(const vector> &input, int size); vector> mean_pool(const vector> &input, int size); vector> pand(const vector> &input, int val); diff --git a/armor/src/armor_finder/anti_top/anti_top.cpp b/armor/src/armor_finder/anti_top/anti_top.cpp index feb044a..0aafb19 100644 --- a/armor/src/armor_finder/anti_top/anti_top.cpp +++ b/armor/src/armor_finder/anti_top/anti_top.cpp @@ -3,12 +3,9 @@ // #include +#include #include -static double getTimeIntervalms(const timeval& now, const timeval &last){ - return (now.tv_sec-last.tv_sec)*1000.0 + (now.tv_usec-last.tv_usec)/1000.0; -} - void ArmorFinder::antiTop() { static double top_periodms = 0; static double last_top_periodms = 0; diff --git a/armor/src/armor_finder/armor_finder.cpp b/armor/src/armor_finder/armor_finder.cpp index 06c23fc..2f3086f 100644 --- a/armor/src/armor_finder/armor_finder.cpp +++ b/armor/src/armor_finder/armor_finder.cpp @@ -58,8 +58,8 @@ ArmorFinder::ArmorFinder(uint8_t &color, Serial &u, const string ¶s_folder, } void ArmorFinder::run(cv::Mat &src) { -// stateSearchingTarget(src); // for debug -// goto end; + stateSearchingTarget(src); // for debug + goto end; switch (state) { case SEARCHING_STATE: if (stateSearchingTarget(src)) { diff --git a/armor/src/armor_finder/classifier/classifier.cpp b/armor/src/armor_finder/classifier/classifier.cpp index b8c92b5..2c78d89 100644 --- a/armor/src/armor_finder/classifier/classifier.cpp +++ b/armor/src/armor_finder/classifier/classifier.cpp @@ -162,6 +162,12 @@ MatrixXd Classifier::relu(const MatrixXd &input){ }); } +MatrixXd Classifier::leaky_relu(const MatrixXd &input, float alpha){ + return input.unaryExpr([&](double val){ + return (val>0)?(val):(alpha*val); + }); +} + vector> Classifier::relu(const vector> &input){ vector> result; for(int samples=0; samples> Classifier::relu(const vector> &input) return result; } +vector> Classifier::leaky_relu(const vector> &input, float alpha){ + vector> result; + for(int samples=0; samples sub; + for(int channels=0; channels> Classifier::pand(const vector> &input, int val){ vector> result; for(int sample=0; sample> &input) { vector> pool1_result = mean_pool(conv1_result, 2); vector> conv2_result = relu(apply_bias(conv2(conv2_w, pool1_result), conv2_b)); vector> pool2_result = mean_pool(conv2_result, 2); - MatrixXd flattened = flatten(pool2_result); + vector> conv3_result = relu(apply_bias(conv2(conv3_w, pool2_result), conv3_b)); + MatrixXd flattened = flatten(conv3_result); MatrixXd y1 = fc1_w * flattened; y1.colwise() += fc1_b; MatrixXd fc1 = relu(y1); @@ -303,7 +324,7 @@ int Classifier::operator()(const cv::Mat &image) { // cout << result << "==============" < 0.9){ + if(result(minRow, minCol) > 0.90){ return minRow; }else{ return 0; diff --git a/armor/src/armor_finder/find/find_armor_box.cpp b/armor/src/armor_finder/find/find_armor_box.cpp index deb2e20..039ba3f 100644 --- a/armor/src/armor_finder/find/find_armor_box.cpp +++ b/armor/src/armor_finder/find/find_armor_box.cpp @@ -6,6 +6,7 @@ #include #include #include +#define DO_NOT_CNT_TIME #include @@ -27,7 +28,7 @@ static bool lengthJudge(const LightBlob &light_blob_i, const LightBlob &light_bl double side_length; cv::Point2f centers = light_blob_i.rect.center - light_blob_j.rect.center; side_length = sqrt(centers.ddot(centers)); - return (side_length / light_blob_i.length < 8 && side_length / light_blob_i.length > 0.5); + return (side_length / light_blob_i.length < 10 && side_length / light_blob_i.length > 0.5); } static bool lengthRatioJudge(const LightBlob &light_blob_i, const LightBlob &light_blob_j) { @@ -99,6 +100,7 @@ bool matchArmorBoxes(const cv::Mat &src, const LightBlobs &light_blobs, ArmorBox if (min_x < 0 || max_x > src.cols || min_y < 0 || max_y > src.rows) { continue; } + if((max_x-min_x)/(max_y-min_y) < 0.8) continue; LightBlobs pair_blobs = {light_blobs.at(i), light_blobs.at(j)}; armor_boxes.emplace_back( cv::Rect2d(min_x, min_y, max_x - min_x, max_y - min_y), @@ -116,31 +118,35 @@ bool ArmorFinder::findArmorBox(const cv::Mat &src, ArmorBox &box) { box.rect = cv::Rect2d(0, 0, 0, 0); box.id = -1; - - if (!findLightBlobs(src, light_blobs)) { - return false; - } + CNT_TIME("blob", { + if (!findLightBlobs(src, light_blobs)) { + return false; + } + }); if (show_light_blobs && src.size() == cv::Size(640, 480)) { showLightBlobs("light_blobs", src, light_blobs); cv::waitKey(1); } - - if (!matchArmorBoxes(src, light_blobs, armor_boxes, enemy_color)) { -// cout << "Box fail!" << endl; - return false; - } + CNT_TIME("boxes",{ + if (!matchArmorBoxes(src, light_blobs, armor_boxes, enemy_color)) { + // cout << "Box fail!" << endl; + return false; + } + }); if (show_armor_boxes && src.size() == cv::Size(640, 480)) { showArmorBoxes("boxes", src, armor_boxes); cv::waitKey(1); } if (classifier && use_classifier) { - for (auto &armor_box : armor_boxes) { - cv::Mat roi = src(armor_box.rect).clone(); - cv::resize(roi, roi, cv::Size(48, 36)); - int c = classifier(roi); - armor_box.id = c; - } + CNT_TIME("classify: %d", { + for (auto &armor_box : armor_boxes) { + cv::Mat roi = src(armor_box.rect).clone(); + cv::resize(roi, roi, cv::Size(48, 36)); + int c = classifier(roi); + armor_box.id = c; + } + }, armor_boxes.size()); sort(armor_boxes.begin(), armor_boxes.end()); if(armor_boxes[0].id != 0){ box = armor_boxes[0]; diff --git a/armor/src/armor_finder/find/find_light_blobs.cpp b/armor/src/armor_finder/find/find_light_blobs.cpp index 7c21051..ba7326a 100644 --- a/armor/src/armor_finder/find/find_light_blobs.cpp +++ b/armor/src/armor_finder/find/find_light_blobs.cpp @@ -13,14 +13,14 @@ static double lw_rate(const cv::RotatedRect &rect) { } -static double areaRatio(const std::vector &contour, const cv::RotatedRect &rect){ +static double areaRatio(const std::vector &contour, const cv::RotatedRect &rect) { return cv::contourArea(contour) / rect.size.area(); } static bool isValidLightBlob(const std::vector &contour, const cv::RotatedRect &rect) { return (1.5 < lw_rate(rect) && lw_rate(rect) < 10) && -// (rect.size.area() < 3000) && - ((rect.size.area() < 50 && areaRatio(contour, rect) > 0.4) || + // (rect.size.area() < 3000) && + ((rect.size.area() < 50 && areaRatio(contour, rect) > 0.4) || (rect.size.area() >= 50 && areaRatio(contour, rect) > 0.6)); } @@ -53,7 +53,7 @@ static float linePointX(const cv::Point2f &p1, const cv::Point2f &p2, int y) { /// Todo:性能优化后的函数（还有点问题） static double get_blob_color_opt(const cv::Mat &src, cv::RotatedRect blobPos) { - int blue_cnt=0, red_cnt=0; + int blue_cnt = 0, red_cnt = 0; blobPos.size.height *= 1.05; blobPos.size.width *= 1.1; cv::Point2f corners[4]; @@ -95,6 +95,11 @@ static double get_blob_color_opt(const cv::Mat &src, cv::RotatedRect blobPos) { } } +static bool isSameBlob(LightBlob blob1, LightBlob blob2) { + auto dist = blob1.rect.center - blob2.rect.center; + return (dist.x * dist.x + dist.y * dist.y) < 9; +} + static void imagePreProcess(cv::Mat &src) { static cv::Mat kernel_erode = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 5)); erode(src, src, kernel_erode); @@ -119,41 +124,76 @@ bool ArmorFinder::findLightBlobs(const cv::Mat &src, LightBlobs &light_blobs) { std::vector channels; // 通道拆分 cv::split(src, channels); /************************/ - if (enemy_color == ENEMY_BLUE){ /* */ + if (enemy_color == ENEMY_BLUE) { /* */ color_channel = channels[0]; /* 根据目标颜色进行通道提取 */ - }else if (enemy_color == ENEMY_RED){ /* */ + } else if (enemy_color == ENEMY_RED) { /* */ color_channel = channels[2]; /************************/ } - cv::threshold(color_channel, src_bin_light, 200, 255, CV_THRESH_BINARY); // 二值化对应通道 - if(src_bin_light.empty()) return false; + if (src_bin_light.empty()) return false; imagePreProcess(src_bin_light); // 开闭运算 cv::threshold(color_channel, src_bin_dim, 140, 255, CV_THRESH_BINARY); // 二值化对应通道 - if(src_bin_dim.empty()) return false; + if (src_bin_dim.empty()) return false; imagePreProcess(src_bin_dim); // 开闭运算 - if(src_bin_light.size() == cv::Size(640, 480) && show_light_blobs) { + if (src_bin_light.size() == cv::Size(640, 480) && show_light_blobs) { imshow("bin_light", src_bin_light); imshow("bin_dim", src_bin_dim); } - std::vector > light_contours_light, light_contours_dim; - cv::findContours(src_bin_light, light_contours_light, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE); - cv::findContours(src_bin_dim, light_contours_dim, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE); - for (auto &light_contour : light_contours_light) { - cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(light_contour); - if (isValidLightBlob(light_contour, rect)) { - light_blobs.emplace_back(rect, get_blob_color(src, rect)); + std::vector> light_contours_light, light_contours_dim; + LightBlobs light_blobs_light, light_blobs_dim; + std::vector hierarchy_light, hierarchy_dim; + cv::findContours(src_bin_light, light_contours_light, hierarchy_light, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE); + cv::findContours(src_bin_dim, light_contours_dim, hierarchy_dim, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE); + for (int i = 0; i < light_contours_light.size(); i++) { + if (hierarchy_light[i][2] == -1) { + cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(light_contours_light[i]); + if (isValidLightBlob(light_contours_light[i], rect)) { + light_blobs_light.emplace_back( + rect, areaRatio(light_contours_light[i], rect), get_blob_color(src, rect) + ); + } } } - for (auto &light_contour : light_contours_dim) { - cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(light_contour); - if (isValidLightBlob(light_contour, rect)) { - light_blobs.emplace_back(rect, get_blob_color(src, rect)); + for (int i = 0; i < light_contours_dim.size(); i++) { + if (hierarchy_dim[i][2] == -1) { + cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(light_contours_dim[i]); + if (isValidLightBlob(light_contours_dim[i], rect)) { + light_blobs_dim.emplace_back( + rect, areaRatio(light_contours_dim[i], rect), get_blob_color(src, rect) + ); + } } } + vector light_to_remove, dim_to_remove; + for (int l = 0; l != light_blobs_light.size(); l++) { + for (int d = 0; d != light_blobs_dim.size(); d++) { + if (isSameBlob(light_blobs_light[l], light_blobs_dim[d])) { + if (light_blobs_light[l].areaRatio > light_blobs_dim[d].areaRatio) { + dim_to_remove.emplace_back(d); + } else { + light_to_remove.emplace_back(l); + } + } + } + } + sort(light_to_remove.begin(), light_to_remove.end(), [](int a, int b) { return a > b; }); + sort(dim_to_remove.begin(), dim_to_remove.end(), [](int a, int b) { return a > b; }); + for (auto x : light_to_remove) { + light_blobs_light.erase(light_blobs_light.begin() + x); + } + for (auto x : dim_to_remove) { + light_blobs_dim.erase(light_blobs_dim.begin() + x); + } + for (const auto &light : light_blobs_light) { + light_blobs.emplace_back(light); + } + for (const auto &dim : light_blobs_dim) { + light_blobs.emplace_back(dim); + } return light_blobs.size() >= 2; } diff --git a/main.cpp b/main.cpp index c5b60bb..3f7b757 100644 --- a/main.cpp +++ b/main.cpp @@ -20,7 +20,7 @@ #include #include -#define DO_NOT_CNT_TIME +//#define DO_NOT_CNT_TIME #include @@ -63,8 +63,8 @@ int main(int argc, char *argv[]) { while (true) { // 打开视频源 if (from_camera) { - video_gimbal = new CameraWrapper(ARMOR_CAMERA_GAIN, 0/*, "armor"*/); - video_chassis = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 0/*, "energy"*/); + video_gimbal = new CameraWrapper(ARMOR_CAMERA_GAIN, 2/*, "armor"*/); + video_chassis = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 2/*, "energy"*/); } else { video_gimbal = new VideoWrapper("/home/sun/项目/energy_video/7.27.avi"); video_chassis = new VideoWrapper("/home/sun/项目/energy_video/7.27.avi"); @@ -93,14 +93,14 @@ int main(int argc, char *argv[]) { bool ok = true; cout << "start running" << endl; do { -// CNT_TIME("Total", { + CNT_TIME("Total", { if (mcuData.state == BIG_ENERGY_STATE) {//大能量机关模式 if (last_state != BIG_ENERGY_STATE) {//若上一帧不是大能量机关模式，即刚往完成切换，则需要初始化 LOGM(STR_CTR(WORD_BLUE, "Start Big Energy!")); destroyAllWindows(); if (from_camera) { delete video_gimbal; - video_gimbal = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 0/*, "armor"*/); + video_gimbal = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 2/*, "armor"*/); if (video_gimbal->init()) { LOGM("video_gimbal source initialization successfully."); } else { @@ -130,7 +130,7 @@ int main(int argc, char *argv[]) { destroyAllWindows(); if (from_camera) { delete video_gimbal; - video_gimbal = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 0/*, "armor"*/); + video_gimbal = new CameraWrapper(ENERGY_CAMERA_GAIN, 2/*, "armor"*/); if (video_gimbal->init()) { LOGM("video_gimbal source initialization successfully."); } else { @@ -154,7 +154,7 @@ int main(int argc, char *argv[]) { destroyAllWindows(); if (from_camera) { delete video_gimbal; - video_gimbal = new CameraWrapper(ARMOR_CAMERA_GAIN, 0/*, "armor"*/); + video_gimbal = new CameraWrapper(ARMOR_CAMERA_GAIN, 2/*, "armor"*/); if (video_gimbal->init()) { LOGM("video_gimbal source initialization successfully."); } else { @@ -163,19 +163,23 @@ int main(int argc, char *argv[]) { } } last_state = mcuData.state; - ok = checkReconnect(video_gimbal->read(gimbal_src)); + CNT_TIME(STR_CTR(WORD_GREEN, "read img"), { + if(!checkReconnect(video_gimbal->read(gimbal_src))) continue; + }); #ifdef GIMBAL_FLIP_MODE flip(gimbal_src, gimbal_src, GIMBAL_FLIP_MODE); #endif - if (!from_camera) extract(gimbal_src); - if (save_video) saveVideos(gimbal_src); - if (show_origin) showOrigin(gimbal_src); - CNT_TIME("Armor Time", { +// CNT_TIME("something whatever", { + if (!from_camera) extract(gimbal_src); + if (save_video) saveVideos(gimbal_src); + if (show_origin) showOrigin(gimbal_src); +// }); + CNT_TIME(STR_CTR(WORD_CYAN, "Armor Time"), { armorFinder.run(gimbal_src); }); } // cv::waitKey(0); -// }); + }); } while (ok); delete video_gimbal; video_gimbal = nullptr; diff --git a/others/include/additions/additions.h b/others/include/additions/additions.h index be00e7e..7c0ecfe 100644 --- a/others/include/additions/additions.h +++ b/others/include/additions/additions.h @@ -6,6 +6,7 @@ #define _ADDITIONS_H_ #include +#include #include struct mcu_data{ @@ -30,5 +31,6 @@ void showOrigin(const cv::Mat &gimbal_src, const cv::Mat &chassis_src); void showOrigin(const cv::Mat &gimbal_src); void extract(cv::Mat &gimbal_src, cv::Mat &chassis_src); void extract(cv::Mat &gimbal_src); +double getTimeIntervalms(const timeval& now, const timeval &last); #endif /* _ADDITIONS_H_ */ diff --git a/others/include/camera/camera_wrapper.h b/others/include/camera/camera_wrapper.h index 4716120..4dfee3e 100644 --- a/others/include/camera/camera_wrapper.h +++ b/others/include/camera/camera_wrapper.h @@ -9,11 +9,12 @@ #include #include +#include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include - #include "camera/wrapper_head.h" + #ifdef Windows #include "camera/CameraApi.h" #elif defined(Linux) || defined(Darwin) @@ -21,10 +22,13 @@ #endif class CameraWrapper: public WrapperHead { + friend void cameraCallback(CameraHandle hCamera, BYTE *pFrameBuffer, tSdkFrameHead* pFrameHead,PVOID pContext); private: const std::string name; int mode; + bool init_done; + unsigned char* rgb_buffer; int camera_cnts; int camera_status; @@ -38,6 +42,11 @@ private: IplImage* iplImage; int channel; + cv::Mat src_queue[2]; + volatile int qhead; + volatile int qtail; + + std::thread *readThread; public: int gain; @@ -48,6 +57,8 @@ public: bool read(cv::Mat& src) final; bool readRaw(cv::Mat& src); bool readProcessed(cv::Mat& src); + bool readCallback(cv::Mat& src); + bool readWithThread(cv::Mat &src); bool changeBrightness(int brightness); // bool once }; diff --git a/others/include/log.h b/others/include/log.h index f923133..0a33c0a 100644 --- a/others/include/log.h +++ b/others/include/log.h @@ -146,7 +146,7 @@ gettimeofday(&ts, NULL); \ codes; \ gettimeofday(&te, NULL); \ - LOGM(tag": %.1lfms", (te.tv_sec-ts.tv_sec)*1000.0+(te.tv_usec-ts.tv_usec)/1000.0); \ + LOGM(tag": %.1lfms", ##__VA_ARGS__, (te.tv_sec-ts.tv_sec)*1000.0+(te.tv_usec-ts.tv_usec)/1000.0); \ }while (0) #else #warning "Unsupport plantform for CNT_TIME" diff --git a/others/src/additions/additions.cpp b/others/src/additions/additions.cpp index 647935c..d6dabc7 100644 --- a/others/src/additions/additions.cpp +++ b/others/src/additions/additions.cpp @@ -168,4 +168,8 @@ void extract(cv::Mat &gimbal_src) {//图像预处理，将视频切成640×480 resize(gimbal_src, gimbal_src, cv::Size(640, width)); gimbal_src = gimbal_src(Rect(0, (width - 480) / 2, 640, 480)); } -} \ No newline at end of file +} + +double getTimeIntervalms(const timeval& now, const timeval &last){ + return (now.tv_sec-last.tv_sec)*1000.0 + (now.tv_usec-last.tv_usec)/1000.0; +} diff --git a/others/src/camera/camera_wrapper.cpp b/others/src/camera/camera_wrapper.cpp index 569f344..2b42d6b 100644 --- a/others/src/camera/camera_wrapper.cpp +++ b/others/src/camera/camera_wrapper.cpp @@ -4,6 +4,7 @@ #include #include +#include #include #include @@ -15,15 +16,33 @@ using namespace cv; CameraWrapper::CameraWrapper(int gain, int camera_mode, const std::string &n) : name(n), + init_done(false), mode(camera_mode), camera_cnts(2), camera_status(-1), iplImage(nullptr), rgb_buffer(nullptr), channel(3), - gain(gain){ + gain(gain), + qhead(0), + qtail(0), + readThread(nullptr){ } +void cameraCallback(CameraHandle hCamera, BYTE *pFrameBuffer, tSdkFrameHead* pFrameHead,PVOID pContext){ + CameraWrapper *c = (CameraWrapper*)pContext; + CameraImageProcess(hCamera, pFrameBuffer, c->rgb_buffer, pFrameHead); + auto iplImage = cvCreateImageHeader(cvSize(pFrameHead->iWidth, pFrameHead->iHeight), IPL_DEPTH_8U, c->channel); + cvSetData(iplImage, c->rgb_buffer, pFrameHead->iWidth * c->channel); //此处只是设置指针，无图像块数据拷贝，不需担心转换效率 + c->src_queue[c->qhead] = cv::cvarrToMat(iplImage).clone(); + if((c->qhead+1)%2 == c->qtail){ + c->qhead = (c->qhead+1)%2; + c->qtail = (c->qtail+1)%2; + } else { + c->qhead = (c->qhead+1)%2; + } +// LOGM("Get image, [%d %d]", c->qhead, c->qtail); +} bool CameraWrapper::init() { CameraSdkInit(1); @@ -76,6 +95,8 @@ bool CameraWrapper::init() { } LOGM("successfully loaded %s!", filepath); #elif defined(Linux) + CameraReadParameterFromFile(h_camera, PROJECT_DIR"/others/MV-UB31-Group0.config"); + CameraLoadParameter(h_camera, PARAMETER_TEAM_A); CameraSetAeState(h_camera, false); CameraSetExposureTime(h_camera, CAMERA_EXPOSURE * 1000); #ifndef WITH_TIME_BASED_CAMERA_GAIN @@ -106,14 +127,13 @@ bool CameraWrapper::init() { } CameraSetAnalogGain(h_camera, gain); #endif - if (mode == 0) { - CameraSetGain(h_camera, CAMERA_RED_GAIN, CAMERA_GREEN_GAIN, CAMERA_BLUE_GAIN); - CameraSetLutMode(h_camera, LUTMODE_PRESET); - } + #endif double t; + int g; CameraGetExposureTime(h_camera, &t); - LOGM("Exposure time: %lfms", t / 1000.0); + CameraGetAnalogGain(h_camera, &g); + LOGM("Exposure time: %lfms, gain:%d", t / 1000.0, g); /*让SDK进入工作模式，开始接收来自相机发送的图像 数据。如果当前相机是触发模式，则需要接收到 触发帧以后才会更新图像。 */ @@ -135,6 +155,10 @@ bool CameraWrapper::init() { CameraSetIspOutFormat(h_camera, CAMERA_MEDIA_TYPE_BGR8); LOGM("camera %s color ", camera_name); } + if(mode == 2){ + CameraSetCallbackFunction(h_camera, cameraCallback, this, nullptr); + } + init_done = true; return true; } @@ -144,12 +168,18 @@ bool CameraWrapper::changeBrightness(int brightness) { } bool CameraWrapper::read(cv::Mat &src) { - if (mode == 0)return readProcessed(src); - if (mode == 1)return readRaw(src); + if(init_done) { + if (mode == 0)return readProcessed(src); + if (mode == 1)return readRaw(src); + if (mode == 2)return readCallback(src); + if (mode == 3)return readWithThread(src); + } else { + return false; + } } bool CameraWrapper::readRaw(cv::Mat &src) { - if (CameraGetImageBuffer(h_camera, &frame_info, &pby_buffer, 1000) == CAMERA_STATUS_SUCCESS) { + if (CameraGetImageBuffer(h_camera, &frame_info, &pby_buffer, 500) == CAMERA_STATUS_SUCCESS) { if (iplImage) { cvReleaseImageHeader(&iplImage); } @@ -173,7 +203,7 @@ bool CameraWrapper::readRaw(cv::Mat &src) { bool CameraWrapper::readProcessed(cv::Mat &src) { // cerr << "Get-1" << endl; - if (CameraGetImageBuffer(h_camera, &frame_info, &pby_buffer, 1000) == CAMERA_STATUS_SUCCESS) { + if (CameraGetImageBuffer(h_camera, &frame_info, &pby_buffer, 500) == CAMERA_STATUS_SUCCESS) { CameraImageProcess(h_camera, pby_buffer, rgb_buffer, &frame_info); // this function is super slow, better not to use it. if (iplImage) { @@ -192,9 +222,56 @@ bool CameraWrapper::readProcessed(cv::Mat &src) { } } +bool CameraWrapper::readCallback(cv::Mat &src) { + timeval ts, te; + gettimeofday(&ts, NULL); + while(qtail==qhead){ + gettimeofday(&te, NULL); + if(getTimeIntervalms(te, ts) > 500){ + return false; + } + } + + src = src_queue[qtail]; +// cout << src.size << endl; + qtail = (qtail+1)%2; + return true; +} + +bool CameraWrapper::readWithThread(cv::Mat &src){ + if(readThread != nullptr){ + readThread->join(); + src = src_queue[qtail]; + qtail = (qtail+1)%2; + delete readThread; + readThread = new std::thread([&](){ + readProcessed(src_queue[qhead]); + qhead = (qhead+1)%2; + }); + }else{ + readThread = new std::thread([&](){ + readProcessed(src_queue[qhead]); + qhead = (qhead+1)%2; + }); + readThread->join(); + src = src_queue[qtail]; + qtail = (qtail+1)%2; + delete readThread; + readThread = new std::thread([&](){ + readProcessed(src_queue[qhead]); + qhead = (qhead+1)%2; + }); + } + return true; +} + CameraWrapper::~CameraWrapper() { CameraUnInit(h_camera); //注意，先反初始化后再free if (rgb_buffer != nullptr) free(rgb_buffer); + if(readThread != nullptr){ + readThread->detach(); + delete readThread; + } } diff --git a/tools/TrainCNN/backward.py b/tools/TrainCNN/backward.py index a50c1a3..8100c01 100755 --- a/tools/TrainCNN/backward.py +++ b/tools/TrainCNN/backward.py @@ -1,6 +1,7 @@ #!/usr/bin/python3 print("Preparing...") import tensorflow as tf +import os from tqdm import tqdm import generate import forward @@ -35,28 +36,22 @@ def save_bias(fp, val): print(val[i], file=fp) -def save_para(folder, paras): - with open(folder + "/conv1_w", "w") as fp: - save_kernal(fp, paras[0]) - with open(folder + "/conv1_b", "w") as fp: - save_bias(fp, paras[1]) - with open(folder + "/conv2_w", "w") as fp: - save_kernal(fp, paras[2]) - with open(folder + "/conv2_b", "w") as fp: - save_bias(fp, paras[3]) - with open(folder + "/fc1_w", "w") as fp: - save_weight_mat(fp, paras[4]) - with open(folder + "/fc1_b", "w") as fp: - save_bias(fp, paras[5]) - with open(folder + "/fc2_w", "w") as fp: - save_weight_mat(fp, paras[6]) - with open(folder + "/fc2_b", "w") as fp: - save_bias(fp, paras[7]) +def save_para(folder, paras, names, info): + os.system("mkdir %s/%s" % (folder, info)) + for para, name in zip(paras, names): + fp = open("%s/%s/%s" % (folder, info, name), "w") + if name[-1:] == "b": + save_bias(fp, para) + elif name[:2] == "fc": + save_weight_mat(fp, para) + elif name[:4] == "conv": + save_kernal(fp, para) + fp.close() -STEPS = 60000 -BATCH = 50 -LEARNING_RATE_BASE = 0.001 +STEPS = 50000 +BATCH = 30 +LEARNING_RATE_BASE = 0.0005 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99 @@ -65,7 +60,7 @@ def train(dataset, show_bar=False): x = tf.placeholder(tf.float32, [None, generate.SRC_ROWS, generate.SRC_COLS, generate.SRC_CHANNELS]) y_= tf.placeholder(tf.float32, [None, forward.OUTPUT_NODES]) keep_rate = tf.placeholder(tf.float32) - nodes, vars = forward.forward(x, 0.01) + nodes, vars, vars_name = forward.forward(x, 0.01) y = nodes[-1] ce = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1)) @@ -101,35 +96,38 @@ def train(dataset, show_bar=False): _, loss_value, step = sess.run( [train_op, loss, global_step], - feed_dict={x: images_samples, y_: labels_samples, keep_rate:0.2} + feed_dict={x: images_samples, y_: labels_samples, keep_rate:0.4} ) - if (i-1) % 100 == 0: - if (i-1) % 500 == 0: - test_images, test_labels = dataset.sample_test_sets(5000) - test_acc, output = sess.run([accuracy, y], feed_dict={x: test_images, y_: test_labels, keep_rate:1.0}) - output = np.argmax(output, axis=1) - real = np.argmax(test_labels, axis=1) - print("=============test-set===============") - for n in range(forward.OUTPUT_NODES): - print("label: %d, precise: %f, recall: %f" % - (n, np.mean(real[output==n]==n), np.mean(output[real==n]==n))) - - train_images, train_labels = dataset.sample_train_sets(5000) - train_acc, output = sess.run([accuracy, y], feed_dict={x: train_images, y_: train_labels, keep_rate:1.0}) - output = np.argmax(output, axis=1) - real = np.argmax(train_labels, axis=1) - print("=============train-set===============") - for n in range(forward.OUTPUT_NODES): - print("label: %d, precise: %f, recall: %f" % - (n, np.mean(real[output==n]==n), np.mean(output[real==n]==n))) - print("\n") + if step % 500 == 0: + test_images, test_labels = dataset.sample_test_sets(6000) + test_acc, output = sess.run([accuracy, y], feed_dict={x: test_images, y_: test_labels, keep_rate:1.0}) + output = np.argmax(output, axis=1) + real = np.argmax(test_labels, axis=1) + print("=============test-set===============") + for n in range(forward.OUTPUT_NODES): + print("label: %d, precise: %f, recall: %f" % + (n, np.mean(real[output==n]==n), np.mean(output[real==n]==n))) + train_images, train_labels = dataset.sample_train_sets(6000) + train_acc, output = sess.run([accuracy, y], feed_dict={x: train_images, y_: train_labels, keep_rate:1.0}) + output = np.argmax(output, axis=1) + real = np.argmax(train_labels, axis=1) + print("=============train-set===============") + for n in range(forward.OUTPUT_NODES): + print("label: %d, precise: %f, recall: %f" % + (n, np.mean(real[output==n]==n), np.mean(output[real==n]==n))) + print("\n") + if train_acc >= 0.99 and test_acc >= 0.99: + vars_val = sess.run(vars) + save_para( + "model", + vars_val, + vars_name, + "steps:%d-train_acc:%f-test_acc:%f" % (step, train_acc, test_acc) + ) bar.set_postfix({"loss": loss_value, "train_acc": train_acc, "test_acc": test_acc}) - - vars_val = sess.run(vars) - save_para("/home/xinyang/Workspace/RM_auto-aim/tools/para", vars_val) - print("save done!") + # print("save done!") # pred = sess.run(y, feed_dict={x: test_images, keep_rate:1.0}) diff --git a/tools/TrainCNN/forward.py b/tools/TrainCNN/forward.py index 258307b..cf9799d 100644 --- a/tools/TrainCNN/forward.py +++ b/tools/TrainCNN/forward.py @@ -29,16 +29,22 @@ def max_pool_2x2(x): CONV1_KERNAL_SIZE = 5 # 第一层卷积输出通道数 -CONV1_OUTPUT_CHANNELS = 8 +CONV1_OUTPUT_CHANNELS = 4 # 第二层卷积核大小 CONV2_KERNAL_SIZE = 3 # 第二层卷积输出通道数 -CONV2_OUTPUT_CHANNELS = 16 +CONV2_OUTPUT_CHANNELS = 6 + +# 第三层卷积核大小 +CONV3_KERNAL_SIZE = 3 + +# 第三层卷积输出通道数 +CONV3_OUTPUT_CHANNELS = 8 # 第一层全连接宽度 -FC1_OUTPUT_NODES = 100 +FC1_OUTPUT_NODES = 50 # 第二层全连接宽度（输出标签类型数） FC2_OUTPUT_NODES = 15 @@ -49,6 +55,7 @@ OUTPUT_NODES = FC2_OUTPUT_NODES def forward(x, regularizer=None, keep_rate=tf.constant(1.0)): vars = [] + vars_name = [] nodes = [] conv1_w = get_weight( @@ -57,7 +64,10 @@ def forward(x, regularizer=None, keep_rate=tf.constant(1.0)): conv1_b = get_bias([CONV1_OUTPUT_CHANNELS]) conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2d(x, conv1_w), conv1_b)) pool1 = avg_pool_2x2(conv1) + print("conv1: ", conv1.shape) + print("pool1: ", pool1.shape) vars.extend([conv1_w, conv1_b]) + vars_name.extend(["conv1_w", "conv1_b"]) nodes.extend([conv1, pool1]) conv2_w = get_weight( @@ -66,27 +76,41 @@ def forward(x, regularizer=None, keep_rate=tf.constant(1.0)): conv2_b = get_bias([CONV2_OUTPUT_CHANNELS]) conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2d(pool1, conv2_w), conv2_b)) pool2 = avg_pool_2x2(conv2) + print("conv2: ", conv2.shape) + print("pool2: ", pool2.shape) vars.extend([conv2_w, conv2_b]) + vars_name.extend(["conv2_w", "conv2_b"]) nodes.extend([conv2, pool2]) - pool_shape = pool2.get_shape().as_list() - node = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3] - reshaped = tf.reshape(pool2, [-1, node]) + conv3_w = get_weight( + [CONV3_KERNAL_SIZE, CONV3_KERNAL_SIZE, CONV2_OUTPUT_CHANNELS, CONV3_OUTPUT_CHANNELS] + ) + conv3_b = get_bias([CONV3_OUTPUT_CHANNELS]) + conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2d(pool2, conv3_w), conv3_b)) + print("conv3: ", conv3.shape) + vars.extend([conv3_w, conv3_b]) + vars_name.extend(["conv3_w", "conv3_b"]) + nodes.extend([conv3]) + + conv_shape = conv3.get_shape().as_list() + node = conv_shape[1] * conv_shape[2] * conv_shape[3] + reshaped = tf.reshape(conv3, [-1, node]) reshaped = tf.nn.dropout(reshaped, keep_rate) + print("reshaped: ", reshaped.shape) fc1_w = get_weight([node, FC1_OUTPUT_NODES], regularizer) fc1_b = get_bias([FC1_OUTPUT_NODES]) fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped, fc1_w) + fc1_b) - fc1 = tf.nn.dropout(fc1, keep_rate) vars.extend([fc1_w, fc1_b]) + vars_name.extend(["fc1_w", "fc1_b"]) nodes.extend([fc1]) fc2_w = get_weight([FC1_OUTPUT_NODES, FC2_OUTPUT_NODES], regularizer) fc2_b = get_bias([FC2_OUTPUT_NODES]) -# fc2 = tf.nn.softmax(tf.matmul(fc1, fc2_w) + fc2_b) - fc2 = tf.matmul(fc1, fc2_w) + fc2_b + fc2 = tf.matmul(fc1, fc2_w) + fc2_b vars.extend([fc2_w, fc2_b]) + vars_name.extend(["fc2_w", "fc2_b"]) nodes.extend([fc2]) - return nodes, vars + return nodes, vars, vars_name diff --git a/tools/para/conv1_b b/tools/para/conv1_b index 64a0b93..ce34e82 100644 --- a/tools/para/conv1_b +++ b/tools/para/conv1_b @@ -1,9 +1,5 @@ -8 --0.19897088 -2.2773967 --0.07212669 --0.22893764 --0.022769619 -0.9122422 -1.3221853 --0.21709026 +4 +0.30789205 +-0.043525748 +0.2050164 +0.74044687 diff --git a/tools/para/conv1_w b/tools/para/conv1_w index d6d9c1c..b08b35d 100644 --- a/tools/para/conv1_w +++ b/tools/para/conv1_w @@ -1,604 +1,304 @@ 3 -8 +4 5 5 --0.42449534 --0.14145629 -0.12018829 -0.4759054 -0.54840434 -0.28412497 -0.40357414 -0.6718681 -0.92518467 -0.68381476 -0.28161842 -0.5942867 -0.594364 -0.7217546 -0.77334726 -0.18300368 -0.3455078 -0.270947 -0.3452664 -0.3419373 --0.07475002 --0.23191033 --0.5056218 --0.5653023 --0.49549124 --0.356733 --0.70811594 --0.6640918 --0.5230208 --0.5567686 --0.34954152 --0.49958408 --0.31039435 --0.55455387 --0.3291702 --0.0030061502 --0.13863257 --0.40160847 --0.53651094 --0.24113898 --0.1733842 --0.2476929 --0.5121031 --0.47203135 --0.43864155 --0.058570273 --0.33658004 --0.6619966 --0.73419136 --0.7045188 -0.32072416 -0.330073 -0.55653447 -0.5957652 -0.50899994 -0.50545204 -0.7220086 -0.7438928 -0.7675144 -0.7756041 -0.7274903 -0.7188184 -0.88465214 -1.1385522 -0.87919647 -0.6987736 -0.9527178 -0.95726067 -0.88654906 -0.8920211 -0.63958967 -0.8072574 -0.8347145 -0.7488403 -0.6869278 --0.90990585 --0.6184357 --0.1404704 -0.20029725 -0.23383331 --0.5078964 -0.07829093 -0.41757903 -0.5164328 -0.5336988 --0.21864063 -0.07738885 -0.46755105 -0.6110745 -0.64779043 --0.17151009 -0.07808888 --0.014565518 -0.27556416 -0.21755305 --0.42132428 --0.4472937 --0.686964 --0.6123315 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