优化

baoshiwei

2025-04-09 d3aacbbba47c393ef3645afdb8b3d940663328da

优化

 config/herb_ai.yaml

@@ -10,4 +10,12 @@
  path: "./log/herb_ai.log"
model:
  safe: './model/safety_det.onnx'
  cls: './model/herb_identify.onnx'
  cls: './model/herb_identify.onnx'
cam:
  cam1: 0
  cam2: 1
  sleep: 0.1
  frames: 10
  # 新增清理策略配置
  days_threshold: 7      # 保留文件天数
  max_files: 100         # 最大文件数量

 herb_ai.py

@@ -23,11 +23,33 @@
def variance_of_laplacian(image):
    # 计算输入图像的拉普拉斯响应的方差
    return cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()


def clean_directory(path, days_threshold, max_files):
    """清理超过时间或数量的文件"""
    now = time.time()
    threshold = now - days_threshold * 24 * 3600
    files = []
    for f in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, f)
        if os.path.isfile(file_path):
            files.append((file_path, os.path.getmtime(file_path)))
    # 按修改时间降序排序，保留最新文件
    files.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 删除过期文件
    for file_info in files:
        if file_info[1] < threshold:
            os.remove(file_info[0])
    # 保留最新文件，删除多余文件
    for file_info in files[max_files:]:
        os.remove(file_info[0])


# 调用另一个长焦镜头，拍摄清晰的局部药材图片
def get_image():
    logger.info("识别线程启动")
    global is_loaded, class_count, class_count_max, class_sum
    camera2_index = webcams.get(cam2)
    camera2_index = config['cam']['cam2']
    print("第二个摄像头索引：" + str(camera2_index))
    # 打开摄像头
    capture = cv2.VideoCapture(camera2_index, cv2.CAP_DSHOW)
@@ -54,7 +76,7 @@
            break
        count += 1

        if count == 2:
        if count == config['cam']['frames']:
            herb_probabilities = herb_identifier(frame2)
            top_five_classes = np.argsort(herb_probabilities, axis=1)[0][-5:][::-1]
            name = ""
@@ -68,16 +90,17 @@
            # 计算拉普拉斯响应的方差
            laplacian = variance_of_laplacian(frame2)
            # 生成保存文件名，以当前时间命名
            save_name2 = name +"_["+ str(round(laplacian, 2)) +"]_"+ time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + ".jpg"
            save_name2 = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + "_" +name +"_["+ str(round(laplacian, 2)) +"]"+  ".jpg"
            logger.info(f"识别结果转换为保存图片名称:, {save_name2}")
            # 判断图像的清晰度
            # 保存调整尺寸后的图片
            if laplacian > 200:
                c_ = save_path + "2/c/"
                # 判断文件是否存在，不存在则创建
                if not os.path.exists(c_):
                    os.makedirs(c_)
                cv2.imwrite(c_ + save_name2, frame2)
                # 新增清理调用
                clean_directory(c_, config['cam']['days_threshold'], config['cam']['max_files'])
                # 清晰条件下累计识别结果中药材名称出现的次数
                # 累计每种药材不论名次出现的次数,累计每种药材置信度最高的次数,累计每种药材的置信度总和
                # class_count = {}
@@ -104,17 +127,18 @@
                is_loaded = True
            else:
                n_ = save_path + "2/n/"
                # 判断文件是否存在，不存在则创建
                if not os.path.exists(n_):
                    os.makedirs(n_)
                cv2.imwrite(n_ + save_name2, frame2)
                # 新增清理调用
                clean_directory(n_, config['cam']['days_threshold'], config['cam']['max_files'])
            # cv2.imshow("Camera", resized_frame2)
            print("保存图片:", save_name2)
            break
    # 结束线程
    capture.release()
def send_result(class_count, class_count_max, class_sum):
    global is_loaded
def send_result():
    global is_loaded,class_count, class_count_max, class_sum
    # 将三种统计结果输出到日志中
    logger.info("class_count:"+str(class_count))
    logger.info("class_count_max:"+str(class_count_max))
@@ -127,7 +151,7 @@
def load_identify():
    global is_loaded
    # 摄像头索引号，通常为0表示第一个摄像头
    camera_index = webcams.get(cam1)
    camera_index = config['cam']['cam1']
    print("第一个摄像头索引：" + str(camera_index))
    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index, cv2.CAP_DSHOW)
@@ -157,17 +181,12 @@
    # 上料状态
    status = "没有上料"

    # 累计每种药材不论名次出现的次数
    class_count = {}
    # 累计每种药材置信度最高的次数
    class_count_max = {}
    # 累计每种药材的置信度总和
    class_sum = {}

    # 循环读取摄像头画面
    while True:
        logger.info("循环读取摄像头画面")
        # 睡眠100毫秒
        time.sleep(0.1)
        time.sleep(config['cam']['sleep'])
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("无法读取摄像头画面")
@@ -175,6 +194,8 @@
            break
        # 获取当前时间
        current_time = time.time()
        # 每隔3秒取一帧图像

        # 安全检测
        boxes, scores, class_ids = safety_detect(frame)
        draw_img = safety_detect.draw_detections(frame, boxes, scores, class_ids)
@@ -221,6 +242,8 @@
                if not os.path.exists(path_):
                    os.makedirs(path_)
                cv2.imwrite(path_ + save_name, frame)
                # 新增清理调用
                clean_directory(path_, config['cam']['days_threshold'], config['cam']['max_files'])
                # 重置计时器
                stime = time.time()

@@ -231,7 +254,7 @@
            status = "没有上料"
            if class_ == "meishangliao" and count == 3 and is_loaded:
                logger.info("停止上料后发送识别结果")
                send_result(class_count, class_count_max, class_sum)
                send_result()
            if class_ == "meishangliao" and count == 1000:
                is_loaded = False
                logger.info("长时间未上料，重置正在上料状态")
@@ -244,10 +267,10 @@
        fps = frame_count / elapsed_time
        # print(f"FPS: {fps:.2f}")
        # 将FPS绘制在图像上
        cv2.putText(frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2,
        cv2.putText(draw_img, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2,
                    cv2.LINE_AA)
        # 显示画面
        cv2.imshow("Camera", draw_img)
        cv2.imshow("AICamera", draw_img)
        # 检测按键，如果按下q键则退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
@@ -402,11 +425,17 @@
        return 0

if __name__ == '__main__':
    cam1 = "USB Camera"
    cam2 = "PC Camera"
    camUtil = CAM_UTIL(cam1, cam2)
    webcams = camUtil.list_webcams()
    print("摄像头", webcams)
    # 累计每种药材不论名次出现的次数
    class_count = {}
    # 累计每种药材置信度最高的次数
    class_count_max = {}
    # 累计每种药材的置信度总和
    class_sum = {}
    # cam1 = "USB Camera"
    # cam2 = "USB ZOOM Camera"
    # camUtil = CAM_UTIL(cam1, cam2)
    # webcams = camUtil.webcam_list
    # print("摄像头", webcams)
    save_path = "data/images/"
    # 是否上过料
    is_loaded = False