Merge pull request #8 from KatLab-MiyazakiUniv/ticket-KLI-200

close #KLI-200 A, Bエリアで撮影した画像を競技システムに送信する

scripts/kill_official_server.sh

@@ -6,4 +6,4 @@
 #   - テスト用の競技システムとLANケーブルで接続している
 
 KILL_SERVER_COMMAND='ps aux | grep node | grep -v "grep" | awk '\''{print $2}'\'' | sudo xargs -r kill -9'
-ssh et2024@official-system "$KILL_SERVER_COMMAND"
+ssh taki@192.168.11.26 "$KILL_SERVER_COMMAND"

scripts/run_official_server.sh

@@ -6,4 +6,4 @@
 #   - テスト用の競技システムとLANケーブルで接続している
 
 RUN_SERVER_COMMAND="cd /opt/compesys && sudo npm run start"
-ssh et2024@official-system "${RUN_SERVER_COMMAND}"
+ssh taki@192.168.11.26 "${RUN_SERVER_COMMAND}"

src/image_processor.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+"""
+画像処理に関するクラス.
+
+@author bizyutyu
+"""
+
+import cv2
+import numpy as np
+import os
+
+
+class ImageProcessor:
+    """画像の先鋭化のためのクラス."""
+
+    @staticmethod
+    def sharpen_image(image_path: str) -> str:
+        """画像の先鋭化処理を行うメソッド.
+
+        手法：カラー画像のアンシャープマスクを用いる
+
+        Args:
+            image_path(str): 先鋭化対象の画像パス
+        Return:
+            sharpened_image_path: 先鋭化後画像パス
+
+        Raises:
+            FileNotFoundError: 画像が見つからない場合に発生
+        """
+        try:
+            # 読み込み
+            img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
+
+            if img is None:
+                raise FileNotFoundError(f"'{image_path}' is not found")
+
+            # アンシャープマスクを適用する
+            blurred = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), 2)  # ぼかし処理
+
+            # 引数: 元画像, 元の画像に対する加重係数（強度）
+            # ブラー画像, ブラー画像に対する減重係数(強度), 画像の明るさ(0は無視)
+            result = cv2.addWeighted(img, 2.5, blurred, -1.5, 0)  # 差分から鮮明化
+
+            # 出力パスの生成
+            dir_path = os.path.dirname(image_path)
+            file_name = os.path.basename(image_path)
+            sharpened_image_path = os.path.join(dir_path,
+                                                f"Sharpened_{file_name}")
+
+            # 先鋭化画像保存処理
+            os.makedirs(os.path.dirname(sharpened_image_path), exist_ok=True)
+            cv2.imwrite(sharpened_image_path, result)
+
+            return sharpened_image_path
+
+        except FileNotFoundError as e:
+            print("Error:", e)
+            return None
+
+# if __name__ == '__main__':
+
+# import argparse
+
+#     parser = argparse.ArgumentParser(description="画像処理に関するプログラム")
+
+#     parser.add_argument("-ipath", "--image_path", type=str,
+#                   default=IMAGE_DIR_PATH/'test_image.jpeg', help='入力画像')
+
+#     args = parser.parse_args()
+
+#     sharpened_image = ImageProcessor.sharpen_image(args.input_path)
+
+#     if sharpened_image:
+#         print(f"先鋭化完了。結果は {sharpened_image_path} に保存しています。")
+#     else:
+#         print("先鋭化失敗。")

src/server/flask_server.py

@@ -11,6 +11,7 @@
 from ..csv_to_json import CSVToJSONConverter
 from ..official_interface import OfficialInterface
 from ..detect_object import DetectObject
+from ..image_processor import ImageProcessor
 
 from flask import Flask, request, jsonify, send_file
 
@@ -62,11 +63,18 @@ def get_image() -> jsonify:
     file_path = os.path.join(upload_folder, file_name)
     file.save(file_path)
 
-    # TODO: 現在は、1枚目のフィグ画像、プラレール画像の場合に競技システムへアップロードしている
-    if file_name == 'Fig_1.jpeg' or file_name == 'Pla.jpeg':
-        OfficialInterface.upload_snap(file_path)
+    # 画像の先鋭化処理を行う
+    sharpened_file_path = ImageProcessor.sharpen_image(file_path)
 
-    return jsonify({"message": "File uploaded successfully"}), 200
+    if sharpened_file_path:
+        # 先鋭化した画像ファイルを競技システムに送信する
+        OfficialInterface.upload_snap(sharpened_file_path)
+        return jsonify({"message":
+                        "Sharpened File uploaded successfully"}), 200
+    else:
+        # 受け取った画像ファイルを競技システムに送信する
+        OfficialInterface.upload_snap(file_path)
+        return jsonify({"message": "File uploaded successfully"}), 200
 
 # '/detect'へのPOSTリクエストに対する操作
 
@@ -112,15 +120,38 @@ def get_detection_image() -> jsonify:
         with open(empty_file, 'w') as file:
             pass
 
+        # 判定したふぃぐの向きがが正面だった場合、競技システムに送信する
+        if cls == 0:
+            # 画像の先鋭化処理を行う
+            sharpened_file_path = ImageProcessor.sharpen_image(file_path)
+
+            if sharpened_file_path:
+                # 先鋭化したふぃぐ画像を競技システムに送信する
+                OfficialInterface.upload_snap(sharpened_file_path)
+            else:
+                # ふぃぐ画像をそのまま競技システムに送信する
+                OfficialInterface.upload_snap(file_path)
+
         return send_file(empty_file,
                          as_attachment=True,
                          download_name=empty_file,
                          mimetype='text/plain'), 200
     except Exception:
         print("Error: detect failed")
         objects = []
-        return jsonify({"message": "File uploaded successfully",
-                        "detect_results": "detect failed"}), 200
+        cls = -1
+        empty_file = os.path.abspath(f"{cls}_skip_camera_action.flag")
+
+        # 空のフラグ管理用ファイルを作成
+        with open(empty_file, 'w') as file:
+            pass
+
+        OfficialInterface.upload_snap(file_path)
+
+        return send_file(empty_file,
+                         as_attachment=True,
+                         download_name=empty_file,
+                         mimetype='text/plain'), 200
 
 # '/run-log'へのPOSTリクエストに対する操作