File size: 2,978 Bytes
b3652fb 81def50 cd88622 02cc722 81def50 02cc722 bef39ed 81def50 02cc722 fd67b3d 81def50 fd67b3d 8ff8f64 cd88622 b3652fb 81def50 b3652fb 81def50 903cef3 6549536 cd88622 2d5e944 a1a4c08 81def50 cd88622 a1a4c08 2d5e944 a1a4c08 8ff8f64 6549536 8ff8f64 81def50 cd88622 a1a4c08 cd88622 903cef3 cd88622 b3652fb 81def50 b3652fb 81def50 b3652fb 81def50 b3652fb 81def50 f6e7520 81def50 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 |
import io
import os
import time
import numpy as np
import cv2
import torch
import torchvision
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from PIL import Image
import uvicorn
app = FastAPI()
# 🟢 Cài đặt ZoeDepth từ Hugging Face (chạy trên lần đầu)
if not os.path.exists("ZoeDepth"):
os.system("git clone https://github.com/isl-org/ZoeDepth.git")
# 🟢 Import ZoeDepth sau khi clone
from ZoeDepth.zoedepth.models.builder import build_model
from ZoeDepth.zoedepth.utils.config import get_config
# 🟢 Load mô hình ZoeDepth-Tiny
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
config = get_config("ZoeDepth/configs/zoedepth_tiny.py") # 🟢 Chọn model tiny để chạy nhanh hơn
model = build_model(config).to(device)
model.eval()
@app.post("/analyze_path/")
async def analyze_path(file: UploadFile = File(...)):
# 🟢 Đọc file ảnh từ ESP32
image_bytes = await file.read()
image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert("RGB")
# 🟢 Lật ảnh trước khi tính toán Depth Map
image_np = np.array(image)
flipped_image = cv2.flip(image_np, -1)
# 🟢 Chuyển đổi ảnh thành tensor phù hợp với ZoeDepth
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.Resize((256, 256)), # ZoeDepth cần resize ảnh nhỏ hơn
torchvision.transforms.ToTensor(),
])
img_tensor = transform(flipped_image).unsqueeze(0).to(device)
# 🟢 Bắt đầu đo thời gian dự đoán Depth Map
start_time = time.time()
# 🟢 Dự đoán Depth Map với ZoeDepth
with torch.no_grad():
depth_map = model.infer(img_tensor)
depth_map = torch.nn.functional.interpolate(
depth_map.unsqueeze(1), size=(image_np.shape[0], image_np.shape[1]), mode="bicubic", align_corners=False
).squeeze().cpu().numpy()
end_time = time.time()
print(f"⏳ ZoeDepth xử lý trong {end_time - start_time:.4f} giây")
# 🟢 Đo thời gian xử lý đường đi
start_detect_time = time.time()
command = detect_path(depth_map)
end_detect_time = time.time()
print(f"⏳ detect_path() xử lý trong {end_detect_time - start_detect_time:.4f} giây")
return {"command": command}
def detect_path(depth_map):
"""Phân tích đường đi từ ảnh Depth Map"""
h, w = depth_map.shape
center_x = w // 2
scan_y = h - 20 # Quét dòng gần đáy ảnh
left_region = np.mean(depth_map[scan_y, :center_x])
right_region = np.mean(depth_map[scan_y, center_x:])
center_region = np.mean(depth_map[scan_y, center_x - 20:center_x + 20])
if center_region > 200:
return "forward"
elif left_region > right_region:
return "left"
elif right_region > left_region:
return "right"
else:
return "backward"
# 🟢 Chạy server FastAPI
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
|