Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 11,327 Bytes
d6a7d5a |
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 |
import streamlit as st
import cv2
import numpy as np
import requests
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import mmcv
import torch
from mmdet.utils.contextmanagers import concurrent
from pprint import pprint
from PIL import Image
import datetime
def IoU(bbox1, bbox2):
x1_left = bbox1[0]
y1_top = bbox1[1]
x1_right = bbox1[2]
y1_bot = bbox1[3]
x2_left = bbox2[0]
y2_top = bbox2[1]
x2_right = bbox2[2]
y2_bot = bbox2[3]
x_left = max(x1_left, x2_left)
x_right = min(x1_right, x2_right)
y_top = max(y1_top, y2_top)
y_bot = min(y1_bot, y2_bot)
inter = (x_right - x_left) * (y_bot - y_top)
if x_right < x_left or y_bot < y_top:
return 0.0
area1 = (x1_right - x1_left) * (y1_bot - y1_top)
area2 = (x2_right - x2_left) * (y2_bot - y2_top)
union = area1 + area2 - inter
IoU = inter / union
return IoU
def file():
inputimg = st.file_uploader("Upload your image")
if inputimg is not None:
inputimg = Image.open(inputimg)
inputimg = np.array(inputimg)
inputimg = cv2.cvtColor(inputimg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite('demo_file.jpg', inputimg)
return inputimg
def webcam():
inputimg = st.camera_input("Take a picture")
if inputimg is not None:
inputimg = Image.open(inputimg)
inputimg = np.array(inputimg)
inputimg = cv2.cvtColor(inputimg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite('demo_webcam.jpg', inputimg)
return inputimg
def phonecam():
if st.button("Take picture"):
url = 'http://192.168.114.78:8080//photo.jpg'
img_resp = requests.get(url)
img_arr = np.array(bytearray(img_resp.content), dtype=np.uint8)
inputimg = cv2.imdecode(img_arr, -1)
cv2.imwrite('demo_phonecam.jpg', inputimg)
return inputimg
def detect(inputimg, model):
if model == 'f':
config_file = './configs/fasterrcnn.py'
checkpoint_file = './models/fasterrcnn.pth'
# Specify the path to model config and checkpoint file
else:
config_file = './configs/yolov3.py'
checkpoint_file = './models/yolov3.pth'
# build the model from a config file and a checkpoint file
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
if (inputimg == 'Webcam'):
img = 'demo_webcam.jpg' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once
elif (inputimg == 'File'):
img = 'demo_file.jpg'
elif (inputimg == 'Phone'):
img = 'demo_phonecam.jpg'
start = datetime.datetime.now()
result = inference_detector(model, img)
end = datetime.datetime.now()
time = end - start
time_mcs = time.microseconds
total_people = 0
incorrect = 0
withmask = 0
withoutmask = 0
list_objects = []
isRemove = []
for i in result[1]:
temp = i
temp = np.append(temp, 1)
list_objects.append(temp)
isRemove.append(0)
for i in result[2]:
temp = i
temp = np.append(temp, 2)
list_objects.append(temp)
isRemove.append(0)
for i in result[3]:
temp = i
temp = np.append(temp, 3)
list_objects.append(temp)
isRemove.append(0)
for i in range(len(list_objects) - 1):
for j in range(i + 1, len(list_objects)):
bbox1 = [list_objects[i][0], list_objects[i][1], list_objects[i][2], list_objects[i][3]]
bbox2 = [list_objects[j][0], list_objects[j][1], list_objects[j][2], list_objects[j][3]]
if abs(IoU(bbox1, bbox2)) > 0.7:
if list_objects[i][4] > list_objects[j][4]:
isRemove[j] = 1
else:
isRemove[i] = 1
# print("IoU", abs(IoU(bbox1, bbox2)))
if list_objects[i][4] < 0.4:
isRemove[i] = 1
if list_objects[j][4] < 0.4:
isRemove[j] = 1
selected_list = []
for i in range(len(list_objects)):
if isRemove[i] == 0:
selected_list.append(list_objects[i])
for i in selected_list:
if i[5] == 1:
incorrect += 1
elif i[5] == 2:
withmask += 1
elif i[5] ==3:
withoutmask += 1
total_people += incorrect + withmask + withoutmask
img = cv2.imread(img)
for i in selected_list:
if i[5] == 1:
color = (255, 0, 0)
text = "Mask weared incorrect"
elif i[5] == 2:
color = (0, 255, 0)
text = "With mask"
elif i[5] == 3:
color = (0, 0, 255)
text = "Without mask"
text += ": " + str(round(i[4], 2))
x1 = i[0]
y1 = i[1]
x2 = i[2] - 1
y2 = i[3] - 1
x1 = round(x1)
y1 = round(y1)
x2 = round(x2)
y2 = round(y2)
img = cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 3)
img = cv2.putText(img, text, (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)
output ="result_demo.jpg"
return img, total_people, incorrect, withmask, withoutmask, time_mcs/1000
st.title("Demo đồ án môn học CS331 - Thị giác máy tính nâng cao")
st.write("Lại Chí Thiện - 20520309")
st.write("Lê Thị Phương Vy - 20520355")
file_page, webcam_page, phonecam_page = st.tabs(["File", "Webcam", "Phone's camera"])
with file_page:
inputimg_file = file()
if inputimg_file is not None:
st.image(cv2.cvtColor(inputimg_file, cv2.COLOR_BGR2RGB))
frcnn, yolov3 = st.columns(2)
with frcnn:
result_rcnn, total, inc, withm, withoutm, time = detect('File', 'f')
st.image(cv2.cvtColor(result_rcnn, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("Faster R-CNN")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
with yolov3:
result_yolov3, total, inc, withm, withoutm, time = detect('File', 'y')
st.image(cv2.cvtColor(result_yolov3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("YOLOv3")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
with webcam_page:
inputimg_wc = webcam()
if inputimg_wc is not None:
st.image(cv2.cvtColor(inputimg_wc, cv2.COLOR_BGR2RGB))
frcnn, yolov3 = st.columns(2)
with frcnn:
result_rcnn, total, inc, withm, withoutm, time = detect('Webcam', 'f')
st.image(cv2.cvtColor(result_rcnn, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("Faster R-CNN")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
with yolov3:
result_yolov3, total, inc, withm, withoutm, time = detect('Webcam', 'y')
st.image(cv2.cvtColor(result_yolov3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("YOLOv3")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
with phonecam_page:
inputimg_pc = phonecam()
if inputimg_pc is not None:
st.image(cv2.cvtColor(inputimg_pc, cv2.COLOR_BGR2RGB))
frcnn, yolov3 = st.columns(2)
with frcnn:
result_rcnn, total, inc, withm, withoutm, time = detect('Phone', 'f')
st.image(cv2.cvtColor(result_rcnn, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("Faster R-CNN")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
with yolov3:
result_yolov3, total, inc, withm, withoutm, time = detect('Phone', 'y')
st.image(cv2.cvtColor(result_yolov3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
st.write("YOLOv3")
st.write("Tổng số người có trong bức ảnh: ", total)
st.write("Tổng số người không đeo khẩu trang: ", withoutm)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang sai cách: ", inc)
st.write("Tổng số người đeo khẩu trang: ", withm)
st.write("Tỉ lệ số người không đeo khẩu trang: ", round(withoutm/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang sai cách: ", round(inc/total, 2))
st.write("Tỉ lệ số người đeo khẩu trang: ", round(withm/total, 2))
st.write("Thời gian thực thi (miliseconds): ", time)
|