Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import io
 import os
 import sys
+import time
 import numpy as np
 import cv2
 import torch
@@ -18,18 +19,26 @@ if not os.path.exists("fastdepth"):
 # 🟢 Thêm `fastdepth` vào `sys.path`
 sys.path.append(os.path.abspath("fastdepth"))
 
-# 🟢 Đảm bảo file trọng số tồn tại
+# 🟢 Tải đúng file trọng số nếu chưa có
 weights_path = "fastdepth/models/fastdepth_nyu.pt"
 if not os.path.exists(weights_path):
+    print("🔻 Trọng số chưa có, đang tải từ GitHub...")
     os.system(f"wget -O {weights_path} https://github.com/dwofk/fast-depth/raw/master/models/fastdepth_nyu.pt")
+else:
+    print("✅ Trọng số đã có sẵn.")
 
 # 🟢 Import FastDepth
 from fastdepth.models import MobileNetSkipAdd  
 
-# 🟢 Load mô hình FastDepth
+# 🟢 Load mô hình FastDepth đúng trọng số
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 model = MobileNetSkipAdd(output_size=(224, 224))
-model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))
+try:
+    model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))
+    print("✅ Mô hình FastDepth đã được load thành công!")
+except FileNotFoundError:
+    print("❌ Không tìm thấy file trọng số! Kiểm tra lại đường dẫn.")
+
 model.eval().to(device)
 
 @app.post("/analyze_path/")
@@ -42,7 +51,7 @@ async def analyze_path(file: UploadFile = File(...)):
     image_np = np.array(image)
     
     # 🟢 Lật ảnh trước khi tính toán Depth Map
-    flipped_image = cv2.flip(image_np, -1)  # Lật trái ↔ phải, trên ↔ xuống
+    flipped_image = cv2.flip(image_np, -1)
     
     # 🟢 Chuyển đổi lại thành ảnh PIL để đưa vào FastDepth
     flipped_image_pil = Image.fromarray(flipped_image)
@@ -54,12 +63,21 @@ async def analyze_path(file: UploadFile = File(...)):
     ])
     img_tensor = transform(flipped_image_pil).unsqueeze(0).to(device)
 
+    # 🟢 Bắt đầu đo thời gian dự đoán Depth Map
+    start_time = time.time()
+    
     # 🟢 Dự đoán Depth Map với FastDepth
     with torch.no_grad():
         depth_map = model(img_tensor).squeeze().cpu().numpy()
 
-    # 🟢 Phân tích đường đi
+    end_time = time.time()
+    print(f"⏳ FastDepth 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}