xuepengqiang
2020-05-26 bb5cb224c9abe4216aaa49a8287b06d9f05dab60
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
3
ÇÚ»]âã@s†ddlZddlZddlZddlZddlZddlZdd„Zdd„Z    Gdd„de
ƒZ dd d „Z dd d„Z dd„Zdd„Zedkr‚eƒdS)éNcs¢t|ƒ}t||ƒ}d\‰‰xNt|ƒD]B}|||d|‰‰‡‡fdd„|jƒDƒ}||ƒ|ˆˆ…<q&Wˆt|ƒkrž‡fdd„|jƒDƒ}||ƒ|ˆd…<dS)Nrécsi|]\}}|ˆˆ…|“qS©r)Ú.0ÚkÚv)ÚeÚsrúOD:\project\07_tracking_Re-id\04_s_yolo_tracking\lib\core\generate_detections.pyú
<dictcomp>sz#_run_in_batches.<locals>.<dictcomp>csi|]\}}|ˆd…|“qS)Nr)rrr)rrr    r
s)rr)ÚlenÚintÚrangeÚitems)ÚfÚ    data_dictÚoutÚ
batch_sizeÚdata_lenÚ num_batchesÚiZbatch_data_dictr)rrr    Ú_run_in_batchess  rc    Cs4tj|ƒ}|dk    rVt|dƒ|d}||d}|d||dd8<||d<|dd…|dd…7<|jtjƒ}tjd|dd…ƒ|dd…<tjtj|jdd…ddd…ƒd|dd…ƒ|dd…<tj    |dd…|dd…kƒrödS|\}}}}|||…||…f}t
j |t |ddd…ƒƒ}|S)aôExtract image patch from bounding box.
 
    Parameters
    ----------
    image : ndarray
        The full image.
    bbox : array_like
        The bounding box in format (x, y, width, height).
    patch_shape : Optional[array_like]
        This parameter can be used to enforce a desired patch shape
        (height, width). First, the `bbox` is adapted to the aspect ratio
        of the patch shape, then it is clipped at the image boundaries.
        If None, the shape is computed from :arg:`bbox`.
 
    Returns
    -------
    ndarray | NoneType
        An image patch showing the :arg:`bbox`, optionally reshaped to
        :arg:`patch_shape`.
        Returns None if the bounding box is empty or fully outside of the image
        boundaries.
 
    Nrréééÿÿÿÿr) ÚnpÚarrayÚfloatÚastyper ÚmaximumÚminimumÚasarrayÚshapeÚanyÚcv2ÚresizeÚtuple)    ÚimageÚbboxZ patch_shapeZ target_aspectÚ    new_widthÚsxÚsyÚexZeyrrr    Úextract_image_patchs 
  : r,c@s eZdZd    dd„Zd
dd„ZdS) Ú ImageEncoderÚimagesÚfeaturesc CsÌtjƒ|_tjj|dƒ}tjƒ}|j|jƒƒWdQRXtj|ddtj    ƒj
d|ƒ|_ tj    ƒj
d|ƒ|_ t |j jƒƒdks†t‚t |j jƒƒdksœt‚|j jƒjƒd|_|j jƒjƒdd…|_dS)    NÚrbÚnet)Únameznet/%s:0rérr)ÚtfÚSessionÚsessionÚgfileÚGFileÚGraphDefÚParseFromStringÚreadÚimport_graph_defÚget_default_graphÚget_tensor_by_nameÚ    input_varÚ
output_varr Ú    get_shapeÚAssertionErrorÚas_listÚ feature_dimÚ image_shape)ÚselfÚcheckpoint_filenameÚ
input_nameÚ output_nameÚ file_handleÚ    graph_defrrr    Ú__init__Ms
  zImageEncoder.__init__é cs8tjt|ƒˆjftjƒ}t‡fdd„ˆj|i||ƒ|S)Ncsˆjjˆj|dS)N)Ú    feed_dict)r6Úrunr@)Úx)rFrr    Ú<lambda>asz'ImageEncoder.__call__.<locals>.<lambda>)rÚzerosr rDÚfloat32rr?)rFZdata_xrrr)rFr    Ú__call__^s
 
zImageEncoder.__call__N)r.r/)rM)Ú__name__Ú
__module__Ú __qualname__rLrTrrrr    r-Ks
r-r.r/rMcs&t|||ƒ‰ˆj‰‡‡‡fdd„}|S)Ncstg}xZ|D]R}t||ˆdd…ƒ}|dkrRtdt|ƒƒtjjddˆƒjtjƒ}|j|ƒq
Wtj    |ƒ}ˆ|ˆƒS)Nrz+WARNING: Failed to extract image patch: %s.ggào@)
r,ÚprintÚstrrÚrandomÚuniformrÚuint8Úappendr )r&ÚboxesZ image_patchesÚboxÚpatch)rÚ image_encoderrErr    Úencoderjs
 
z#create_box_encoder.<locals>.encoder)r-rE)Úmodel_filenamerHrIrrbr)rrarEr    Úcreate_box_encoderes  rdcsÞ|dkr |}ytj|ƒWnHtk
rb}z,|jtjkrFtjj|ƒrFn td|ƒ‚WYdd}~XnXxrtj|ƒD]b}t    d|ƒtjj
||ƒ}tjj
|dƒ‰‡fdd„tjˆƒDƒ}tjj
||dƒ}t j |dd    }    g}
|    dd…d
fj t jƒ} | j t jƒjƒ} | j t jƒjƒ} xšt| | d ƒD]ˆ}t    d || fƒ| |k}|    |}||kr`t    d |ƒq"tj||tjƒ}|||dd…dd…fjƒƒ}|
dd„t||ƒDƒ7}
q"Wtjj
|d|ƒ}t j|t j|
ƒddqrWdS)aÆGenerate detections with features.
 
    Parameters
    ----------
    encoder : Callable[image, ndarray] -> ndarray
        The encoder function takes as input a BGR color image and a matrix of
        bounding boxes in format `(x, y, w, h)` and returns a matrix of
        corresponding feature vectors.
    mot_dir : str
        Path to the MOTChallenge directory (can be either train or test).
    output_dir
        Path to the output directory. Will be created if it does not exist.
    detection_dir
        Path to custom detections. The directory structure should be the default
        MOTChallenge structure: `[sequence]/det/det.txt`. If None, uses the
        standard MOTChallenge detections.
 
    Nz'Failed to created output directory '%s'z Processing %sÚimg1cs,i|]$}tjjˆ|ƒttjj|ƒdƒ“qS)r)ÚosÚpathÚjoinr Úsplitext)rr)Ú    image_dirrr    r
›sz'generate_detections.<locals>.<dictcomp>z det/det.txtú,)Ú    delimiterrrzFrame %05d/%05dz)WARNING could not find image for frame %drécSsg|]\}}tj||f‘qSr)rÚr_)rÚrowÚfeaturerrr    ú
<listcomp>²sz'generate_detections.<locals>.<listcomp>z%s.npyF)Ú allow_pickle)rfÚmakedirsÚOSErrorÚerrnoÚEEXISTrgÚisdirÚ
ValueErrorÚlistdirrXrhrÚloadtxtrr ÚminÚmaxr r#ÚimreadÚ IMREAD_COLORÚcopyÚzipÚsaver )rbÚmot_dirÚ
output_dirÚ detection_dirÚ    exceptionÚsequenceZ sequence_dirZimage_filenamesZdetection_fileZ detections_inZdetections_outZ frame_indicesZ min_frame_idxZ max_frame_idxZ    frame_idxÚmaskÚrowsZ    bgr_imager/Úoutput_filenamer)rjr    Úgenerate_detectionsxsJ 
 
 
 rŠcCsTtjdd}|jdddd|jddd    d
|jd d d d|jdddd|jƒS)z"Parse command line arguments.
    zRe-ID feature extractor)Ú descriptionz--modelzmodel_dump/mars-small128.pbz)Path to freezed inference graph protobuf.)ÚdefaultÚhelpz    --mot_dirz.Path to MOTChallenge directory (train or test)T)rÚrequiredz--detection_dirz—Path to custom detections. Defaults to standard MOT detections Directory structure should be the default MOTChallenge structure: [sequence]/det/det.txtN)rrŒz --output_dirz7Output directory. Will be created if it does not exist.Ú
detections)ÚargparseÚArgumentParserÚ add_argumentÚ
parse_args)Úparserrrr    r“ºs r“cCs,tƒ}t|jdd}t||j|j|jƒdS)NrM)r)r“rdÚmodelrŠr‚rƒr„)Úargsrbrrr    ÚmainÏs r—Ú__main__)r.r/rM)N)rfrurÚnumpyrr#Ú
tensorflowr4rr,Úobjectr-rdrŠr“r—rUrrrr    Ú<module>s /
 
B