-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
tahmin_43class.py
161 lines (130 loc) · 5.17 KB
/
tahmin_43class.py
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
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 9 18:47:14 2023
@author: HP
"""
from flask import Flask, request
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import traffic_sign_detection_with_image as detect
import json
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
import os
from PIL import Image
classes = {0: 'Azami hız sınırlaması (20km/saat)',
1: 'Azami hız sınırlaması (30km/saat)',
2: 'Kamyonlar için öndeki taşıtı geçmek yasaktır ',
3: 'Ana Yol Tali Yol Kavşağı',
4: 'Ana Yol',
5: 'Yol Ver',
6: 'Dur',
7: 'Taşıt Trafiğine Kapalı Yol',
8: 'Kamyon Giremez',
9: 'Girişi Olmayan Yol',
10: 'Dikkat',
11: 'Sola Doğru Tehlikeli Viraj',
12: 'Azami hız sınırlaması (50km/saat)',
13: 'Sağa Doğru tehlikeli viraj',
14: 'Tehlikeli Eğim İniş',
15: 'Kasisli yol',
16: 'Kaygan Yol',
17: 'Sağdan Daralan Kaplama',
18: 'Yolda Çalışma',
19: 'Trafik ışıkları',
20: 'Yaya Geçidi',
21: 'Okul Geçidi',
22: 'Bisiklet Giremez',
23: 'Azami hız sınırlaması (60km/saat)',
24: 'Gizli Buzlanma',
25: 'Vahşi Hayvan Geçidi',
26: 'Bütün yasaklama ve Kısıtlama sonu',
27: 'İleriden Sağa Mecburi Yön',
28: 'İleriden Sola Mecburi Yön',
29: 'İleri mecburi yön',
30: 'İleri ve Sağa Mecburi Yön',
31: 'İleri ve Sola Mecburi Yön',
32: 'Sağdan Gidiniz',
33: 'Soldan Gidiniz',
34: 'Azami hız sınırlaması (70km/saat)',
35: 'Ada etrafında dönünüz',
36: 'Geçme Yasağı Sonu',
37: 'Kamyonlarda geçme yasağı sonu',
38: 'Azami hız sınırlaması (80km/saat)',
39: 'Azami hız sınırının sonu (80km/h)',
40: 'Azami hız sınırlaması (100km/saat)',
41: 'Azami hız sınırlaması (120km/saat)',
42: 'Öndeki taşıtı geçmek yasaktır'
}
labels = ([(0, '0'), (1, '1'), (2, '10'), (3, '11'), (4, '12'), (5, '13'), (6, '14'), (7, '15'), (8, '16'), (9, '17'), (10, '18'), (11, '19'), (12, '2'), (13, '20'), (14, '21'), (15, '22'), (16, '23'), (17, '24'), (18, '25'), (19, '26'), (20, '27'), (21,
'28'), (22, '29'), (23, '3'), (24, '30'), (25, '31'), (26, '32'), (27, '33'), (28, '34'), (29, '35'), (30, '36'), (31, '37'), (32, '38'), (33, '39'), (34, '4'), (35, '40'), (36, '41'), (37, '42'), (38, '5'), (39, '6'), (40, '7'), (41, '8'), (42, '9')])
yuklenen_model = load_model(r'C:\Users\HP' + '\\' + 'trafik_model_yeni.h5')
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'super secret key'
app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'
data_fail = {
"isSuccess": False,
"result": "trafik işareti bulunamadı"
}
@app.route('/trafikisareti', methods=['POST'])
def deneme():
try:
latestfile = request.files['attach']
filestr = latestfile.read()
if len(filestr) == 0:
data = data_fail
return data
# convert string data to numpy array
npimg = np.fromstring(filestr, np.uint8)
# convert numpy array to image
testCase = cv2.imdecode(npimg, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
testCase= cv2.rotate(testCase, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
full_filename = os.path.join('./', 'imgilk.png')
cv2.imwrite(full_filename, testCase)
img = np.copy(testCase)
img = detect.filteringImages(img)
img = detect.returnRedness(img)
full_filename = os.path.join('./', 'imgilk.png')
cv2.imwrite(full_filename, img)
img = detect.threshold(img, T=155)
img = detect.morphology(img, 11)
contours = detect.findContour(img)
big = detect.findBiggestContour(contours)
if type(big) == int:
print(1)
data=data_fail
return data
testCase, sign = detect.boundaryBox(testCase, big)
full_filename = os.path.join('./', 'imgTestCase.png')
cv2.imwrite(full_filename, testCase)
full_filename = os.path.join('./', 'imgsign.png')
cv2.imwrite(full_filename, sign)
sign=sign/255
img = cv2.resize(sign, (100, 100))
img = img.reshape(100, 100, 3)
img = tf.expand_dims(img, axis=0)
pred = yuklenen_model.predict(img)
if np.amax(pred)*100 < 70:
print(np.amax(pred))
result = "Trafik isareti bulunamadı"
else:
index = labels[np.argmax(pred)]
print(index)
index = int(index[1])
result = classes[index]
print(result)
print('full_filename =' + request.files['attach'].filename)
data = {
"isSuccess": True,
"result": result
}
return json.dumps(data)
except Exception as e:
print(e)
data = {
"isSuccess": False,
"result": str(e)
}
return data
app.run(host='0.0.0.0', port=80)