from os import listdir from os path import isfile join from collection

  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
 89
 90
 91
 92
 93
 94
 95
 96
 97
 98
 99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from collections import deque
import math
import argparse
import numpy as np
import cv2
#определяем границы для красного и зеленого цвета
#красный цвет представляет из себя две области в пространстве HSV
red1 = np.array([0, 50, 20], dtype = "uint8")
red2 = np.array([5, 255, 255], dtype = "uint8")
red3 = np.array([175, 50, 20], dtype = "uint8")
red4 = np.array([180, 255, 255], dtype = "uint8")
#с зеленым все проще - он в центре диапазона
green1 = np.array([53, 90, 90], dtype = "uint8")
green2 = np.array([91, 255, 255], dtype = "uint8")
#путь по умолчанию к видеофайлам
path = 'C:\\Users\\dns\\Desktop\\tr\\'
#очищение файла с результатом, если он уже чем-то заполнен
f1 = open(path + 'res.txt', 'w')
f1.close()
#функция для вычисления расстояния
def distance(p1,p2):
return math.sqrt((p2[0] - p1[0]) ** 2 + (p2[1] - p1[1]) ** 2 )
#функция, ищущая переключение
def findswitch(video_file):
cap = cv2.VideoCapture(video_file) #открытие видео
frame_len = 7
switches_array = deque(maxlen=frame_len)
true_switches_array = [] #массив переключений
offset = 10
x_mult_offset = 30
frame_num = 0 #номер текущего кадра
red_frames_arr = deque(maxlen=2*frame_len)
green_frames_arr = deque(maxlen=2*frame_len)
prev_frame = deque(maxlen=2*frame_len)
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read() #получаем изображение из видеопотока
f1 = open(path + 'res.txt', 'a')
if frame is None:
if len(true_switches_array) == 0:
print(filename, -1)
f1.write('%s %d\n' % (filename, -1))
break
switch_frame = frame_num #кадр переключения(текущий)
frame_num = frame_num + 1
frame_h,frame_w, _ = frame.shape #определяем высоту и ширину изображения
blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (7, 7), 0.5) #сглаживание кадра
hsv = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2HSV) #изbgrвhsv
#красная и зелёная маски
red_mask = cv2.inRange(hsv, red1, red2) + cv2.inRange(hsv, red3, red4)
green_mask = cv2.inRange(hsv, green1, green2)
if len(prev_frame) < 1:
prev_frame.appendleft(blurred)
#определение разницы во времени между красным и зеленым сигналом
frameDelta = cv2.absdiff(prev_frame[len(prev_frame)-1], blurred)
prev_frame.appendleft(blurred)
diff_red_mask = np.zeros(frame_h*frame_w, dtype = "uint8").reshape(frame_h,frame_w)
if len(red_frames_arr) > 1 :
diff_red_mask = red_frames_arr[len(red_frames_arr) - 1] - red_mask
red_frames_arr.appendleft(red_mask)
diff_green_mask = np.zeros(frame_h*frame_w, dtype = "uint8").reshape(frame_h,frame_w)
if len(green_frames_arr) > 1 :
diff_green_mask = green_mask - green_frames_arr[len(green_frames_arr) - 1]
green_frames_arr.appendleft(green_mask)
diff_red_mask = cv2.erode(diff_red_mask, None, iterations=1)
diff_red_mask = cv2.dilate(diff_red_mask, None, iterations=3)
ret, diff_red_mask = cv2.threshold(diff_red_mask,127,250,cv2.THRESH_BINARY)
diff_green_mask = cv2.erode(diff_green_mask, None, iterations=1)
diff_green_mask = cv2.dilate(diff_green_mask, None, iterations=3)
ret, diff_green_mask = cv2.threshold(diff_green_mask,127,250,cv2.THRESH_BINARY)
red_contours = cv2.findContours(diff_red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] #ищем контуры красных областей
green_contours = cv2.findContours(diff_green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] #ищем контуры зеленых областей
area = 0
red_circle_array = [] #массив красных кругов
for red_contour in red_contours:
red_circle = cv2.minEnclosingCircle(red_contour)
((red_contour_x, red_contour_y), red_contour_radius) = red_circle
min_radius = 2 + (red_contour_x/frame_h) * 3
max_radius = 35 + (red_contour_x/frame_h) * 30
if red_contour_radius > min_radius and red_contour_radius < max_radius:
new_circle = (red_circle, area)
red_circle_array.append(new_circle) #добавление красного круга в массив, если он подходит по условиям
green_circle_array = [] #массив зеленых кругов
for green_contour in green_contours:
green_circle = cv2.minEnclosingCircle(green_contour)
((green_contour_x, green_contour_y), green_contour_radius) = green_circle
min_radius = 2 + (green_contour_x/frame_h) * 3
max_radius = 35 + (green_contour_y/frame_h) * 30
if green_contour_radius > min_radius and green_contour_radius < max_radius:
new_circle = (green_circle, area)
green_circle_array.append(new_circle) #добавление зелёного круга в массив, если он подходит по условиям
switches = [] #массив всех переключений
for red_circle in red_circle_array:
((red_x, red_y), red_contour_radius) = red_circle[0]
red_x = int(red_x)
red_y = int(red_y)
top = 0
left = 0
right = frameDelta.shape[1]
bottom = frameDelta.shape[0]
circle_offset = offset + red_contour_radius
if top < int(red_y - circle_offset):
top = int(red_y - circle_offset)
if left < int(red_x - (x_mult_offset*circle_offset)):
left = int(red_x - (x_mult_offset*circle_offset))
if bottom > int(red_y + circle_offset):
bottom = int(red_y + circle_offset)
if right > int(red_x + (x_mult_offset*circle_offset)):
right = int(red_x + (x_mult_offset*circle_offset))
red_crop = frameDelta[top:bottom,left:right,:]
total_move_green_red = np.sum(red_crop) - (380*red_contour_radius*red_contour_radius)
total_move = total_move_green_red / (red_crop.shape[0]*red_crop.shape[1])
#определение расстояний между кругами на кадре
for green_circle in green_circle_array:
dif_x = red_circle[0][0][0] - green_circle[0][0][0]
dif_y = red_circle[0][0][1] - green_circle[0][0][1]
dif_r = red_circle[0][1]/green_circle[0][1]
radius_red = red_circle[0][1]
max_dist_y = -5*(radius_red+green_circle[0][1])/2
if max_dist_y < -170:
max_dist_y = -170
if dif_r > 0.4 and dif_r < 2.5:
if dif_x < (radius_red/2) and dif_x > (-radius_red/2):
if dif_y > max_dist_y and dif_y < (-(radius_red+green_circle[0][1])/4) and dif_y < -7:
if total_move < 33:
new_switch = (red_circle[0], green_circle[0],total_move)
switches.append(new_switch)
#добавление верных переключений в нужный массив
for switch in switches:
true_switch = 0
frame_delta = 1
for last_switches in switches_array:
frame_delta = frame_delta + 1
for last_switch in last_switches:
distance_red = distance(switch[0][0],last_switch[0][0])
distance_green = distance(switch[1][0],last_switch[1][0])
if distance_red < (switch[0][1]*0.5) and distance_green < (switch[1][1]*0.5):
true_switch = true_switch + 1
if (frame_num - frame_delta) < switch_frame:
switch_frame = frame_num - frame_delta
break
if true_switch > 1:
true_switches_array.append(switch)
break
switches_array.appendleft(switches)
#отрисовка найденных красных и зелёных кругов на видео
for switch in switches:
cv2.circle(frame, (int(switch[0][0][0]), int(switch[0][0][1])), int(20), (255, 0, 255), 2)
for red_circle in red_circle_array:
cv2.circle(frame, (int(red_circle[0][0][0]), int(red_circle[0][0][1])), int(red_circle[0][1]), (0, 0, 255), 2)
for green_circle in green_circle_array:
cv2.circle(frame, (int(green_circle[0][0][0]), int(green_circle[0][0][1])), int(green_circle[0][1]), (0, 255, 0), 2)
#отрисовка кругов другого цвета при найденном нужном переключении
for switch in true_switches_array:
cv2.circle(frame, (int(switch[0][0][0]), int(switch[0][0][1])), int(switch[0][1]), (255, 0, 0), 2)
cv2.circle(frame, (int(switch[1][0][0]), int(switch[1][0][1])), int(switch[1][1]), (255, 255, 0), 2)
#вывод видео на экран
cv2.imshow("video", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
#вывод в консоль и в файл
if len(true_switches_array) > 0:
print(filename, switch_frame)
f1.write('%s %05d\n' % (filename, switch_frame))
break
cap.release()
f1.close()
if __name__ == "__main__":
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-f", "--folder", required=False, help="path to videos directory")
args = vars(ap.parse_args())
if args['folder'] is not None:
path = args['folder']
print(path)
#берем все файлы из пути с разрешением .avi и применяем к ним функцию поиска переключений
file_list = [f for f in listdir(path) if isfile(join(path, f)) and f.split('.')[-1] == 'avi']
for filename in file_list:
findswitch(path + filename)