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)