CARIA.2.1

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server-trainer/dataset_generation/Dataset_images_autres_panneaux.py

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+import tensorflow as tf
+from tensorflow.keras import layers, models
+import numpy as np
+from sklearn.utils import shuffle
+import os
+import cv2
+import csv
+import dataset_params_edition as dataset
+
+# Taille des images
+size = 60
+# Nombre total d'images à générer
+nombre_images_a_generer = 2000
+# Chemin vers le répertoire contenant les images de panneaux
+dir_images_panneaux = "server-trainer/images/autres_panneaux"
+dir_images_genere_panneaux = "server-trainer/images/genere_autres_panneaux"
+csv_file_path = "server-trainer/images/genere_autres_panneaux_labels.csv"
+
+# Fonction pour lire les images de panneaux à partir du répertoire spécifié
+def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None):
+    print(f"Lecture des images depuis le répertoire : {dir_images_panneaux}")
+    tab_panneau = []
+    tab_image_panneau = []
+
+    if not os.path.exists(dir_images_panneaux):
+        quit(f"Le répertoire d'image n'existe pas: {dir_images_panneaux}")
+
+    files = os.listdir(dir_images_panneaux)
+    
+    if files is None or len(files) == 0:
+        quit(f"Le répertoire d'image est vide: {dir_images_panneaux}")
+
+    for file in sorted(files):
+        if file.endswith("png"):
+            tab_panneau.append(file.split(".")[0])
+            image = cv2.imread(os.path.join(dir_images_panneaux, file))
+            if size is not None:
+                image = cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4)
+            tab_image_panneau.append(image)
+            
+    return tab_panneau, tab_image_panneau
+
+# Supprimer les images existantes et le fichier CSV
+if os.path.exists(dir_images_genere_panneaux):
+    for file in os.listdir(dir_images_genere_panneaux):
+        file_path = os.path.join(dir_images_genere_panneaux, file)
+        if os.path.isfile(file_path):
+            os.remove(file_path)
+
+if os.path.exists(csv_file_path):
+    os.remove(csv_file_path)
+
+tab_panneau, tab_image_panneau = lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size)
+print(f"Nombre d'images lues : {len(tab_image_panneau)}")
+
+tab_images = np.array([]).reshape(0, size, size, 3)
+tab_labels = []
+
+images_par_panneau = nombre_images_a_generer // len(tab_image_panneau)
+print(f"Nombre d'images à générer par panneau : {images_par_panneau}")
+
+print("Génération des images modifiées...")
+csv_data = []  # Liste pour stocker les données du CSV
+for id, image in enumerate(tab_image_panneau):
+    lot = []
+    for i in range(images_par_panneau):
+        lot.append(dataset.modif_img(image))
+    lot = np.array(lot)
+    tab_images = np.concatenate([tab_images, lot])
+    tab_labels = np.concatenate([tab_labels, np.full(len(lot), id)])
+
+print(f"Nombre total d'images générées : {len(tab_images)}")
+
+tab_panneau = np.array(tab_panneau)
+tab_images = np.array(tab_images, dtype=np.float32) / 255
+tab_labels = np.array(tab_labels).reshape([-1, 1])
+
+tab_images, tab_labels = shuffle(tab_images, tab_labels)
+print("Données mélangées.")
+
+print(f"Sauvegarde des images générées dans : {dir_images_genere_panneaux}")
+if not os.path.exists(dir_images_genere_panneaux):
+    os.makedirs(dir_images_genere_panneaux)
+
+for i in range(len(tab_images)):
+    # Générer un nom de fichier unique
+    file_name = "{}_{}.png".format(i, tab_panneau[int(tab_labels[i])])
+    # Enregistrer l'image dans le répertoire de sortie
+    cv2.imwrite(os.path.join(dir_images_genere_panneaux, file_name), tab_images[i] * 255.0)
+    
+    # Ajouter les données au CSV
+    label = "OP" + str(i)
+    csv_data.append([file_name, label])
+
+print("Toutes les images ont été sauvegardées.")
+print(f"Nombre total d'images sauvegardées : {len(tab_images)}")
+
+# Écrire les données dans le fichier CSV
+print(f"Écriture des labels dans le fichier CSV : {csv_file_path}")
+with open(csv_file_path, mode='w', newline='') as file:
+    writer = csv.writer(file)
+    writer.writerow(["filename", "label"])  # Écrire l'en-tête
+    writer.writerows(csv_data)  # Écrire les données
+
+print("Fichier CSV généré.")
+
+print("Affichage des images générées...")
+for i in range(len(tab_images)):
+    cv2.imshow("panneau", tab_images[i])
+    print(f"label: {tab_labels[i][0]}, panneau: {tab_panneau[int(tab_labels[i])]}")  
+    key = cv2.waitKey(0) & 0xFF  
+    if key == ord('q'):
+        print("Sortie demandée par l'utilisateur.")
+        break
+
+cv2.destroyAllWindows()
+print("Terminé.")