midas / app.py
adpro's picture
Update app.py
c046173 verified
raw
history blame
2.32 kB
import io
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()
# 🟢 Tải mô hình MobileNetDepth (MobileNet v3 Large)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = torchvision.models.mobilenet_v3_large(pretrained=True).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")
# 🟢 Chuyển đổi ảnh thành tensor phù hợp với MobileNetDepth
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.Resize((224, 224)), # MobileNetDepth yêu cầu ảnh 224x224
torchvision.transforms.ToTensor(),
])
img_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
# 🟢 Bắt đầu đo thời gian dự đoán Depth Map
start_time = time.time()
# 🟢 Dự đoán Depth Map với MobileNetDepth
with torch.no_grad():
depth_map = model(img_tensor)
depth_map = depth_map.squeeze().cpu().numpy()
end_time = time.time()
print(f"⏳ MobileNetDepth 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)