commit f38b2138cb9662db0ac6f3acfe31251776e322d9 Author: unknown Date: Sun Dec 21 17:15:00 2025 +0800 initial commit diff --git a/Readme(未完成).md b/Readme(未完成).md new file mode 100644 index 0000000..62888b4 --- /dev/null +++ b/Readme(未完成).md @@ -0,0 +1,63 @@ +# OrisysSDK API 文档 + +本文件提供了 OrisysSDK 的各类方法 + +--- +## `Sensor` 类别 +### 描述 +创建一个传感器实例 +### 输入参数 +* **cam_id** (`int | str`, 可选): 传感器 ID、序列号或视频路径。默认为 `0`。 +* **isstitch** (`bool`，可选): 是否启用图像拼接，默认为 `True`。 +* **cuda** (`bool`，可选): 是否使用 GPU cuda 加速，默认为 `False`。 +* **cfg** (`str`，可选): 指定拼接标定数据，默认为 `/config/cal.npy`。 + +### 返回 +* `Sensor` 对象 +### 示例 + +```python + +# Example 1： 用相机编号创建 +from xensesdk import Sensor +from src.sensor import Sensor +sensor = Sensor(0) + +# Example 2： 用视频文件创建 +sensor = Sensor("/data/data.mp4") + +# Example 3： 用相机编号开启 +sensor = Sensor.create(0) +``` + +--- + +## 2. `get_img` 方法 + +### 描述 + +从传感器获取图像，进行复眼图像提取和拼接。 + +### 返回 + +* 提取（`issitch = False`）或拼接后（`issitch = True`）的图像 + +--- + +## 3. `compute_deformation` 方法 + +### 描述 + +计算传感器变形和应力 + +--- +## 4. `compute_deformation` 方法 + +### 描述 + +计算传感器变形和应力 + +--- + +## 常见问题解答 (FAQ) +TBC \ No newline at end of file diff --git a/build_multi_version.py b/build_multi_version.py new file mode 100644 index 0000000..c936177 --- /dev/null +++ b/build_multi_version.py @@ -0,0 +1,388 @@ +""" +Build script to create PyArmor-obfuscated distributions for multiple Python versions. + +This script builds separate wheels for Python 3.8, 3.9, and 3.10 for Windows and Linux. +""" +import os +import shutil +import subprocess +import sys +import platform +from pathlib import Path + + +# Python versions to build for +PYTHON_VERSIONS = ['3.8', '3.9', '3.10'] + +# Detect platform +IS_WINDOWS = platform.system() == 'Windows' +IS_LINUX = platform.system() == 'Linux' +PLATFORM_NAME = 'win' if IS_WINDOWS else 'linux' if IS_LINUX else 'unknown' + + +def clean_build_dirs(): + """Remove previous build artifacts.""" + dirs_to_clean = ['build', 'dist', 'orisys.egg-info', 'dist_obfuscated'] + for dir_name in dirs_to_clean: + if os.path.exists(dir_name): + print(f"Cleaning {dir_name}...") + shutil.rmtree(dir_name) + + # Ensure dist directory exists with platform subdirectories + os.makedirs(f'dist/{PLATFORM_NAME}', exist_ok=True) + + +def get_python_executable(version): + """Get the Python executable for a specific version based on platform.""" + # First check if current Python matches the requested version + current_version = f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}" + if current_version == version: + return [sys.executable] + + if IS_WINDOWS: + # Windows paths - including conda environments + username = os.environ.get("USERNAME", "") + possible_paths = [ + f'py -{version}', # Windows py launcher + f'python{version}', # Direct version command + # Conda environments with various naming patterns + f'C:\\Users\\{username}\\anaconda3\\envs\\py{version.replace(".", "")}\\python.exe', + f'C:\\Users\\{username}\\anaconda3\\envs\\py{version.replace(".", "")}-env\\python.exe', + f'C:\\Users\\{username}\\anaconda3\\envs\\python{version.replace(".", "")}\\python.exe', + f'C:\\Users\\{username}\\anaconda3\\envs\\orisys-py{version.replace(".", "")}\\python.exe', + f'C:\\Users\\{username}\\miniconda3\\envs\\py{version.replace(".", "")}\\python.exe', + # Standard Python installations + f'C:\\Python{version.replace(".", "")}\\python.exe', + f'C:\\Program Files\\Python{version.replace(".", "")}\\python.exe', + ] + else: + # Linux/Unix paths + possible_paths = [ + f'python{version}', + f'/usr/bin/python{version}', + f'/usr/local/bin/python{version}', + f'~/.pyenv/versions/{version}/bin/python', + f'/opt/python{version}/bin/python', + ] + + for path in possible_paths: + try: + # Expand user home directory + if path.startswith('~'): + path = os.path.expanduser(path) + + if IS_WINDOWS and path.startswith('py -'): + # Test Windows py launcher + result = subprocess.run( + path.split() + ['-c', 'import sys; print(f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}")'], + capture_output=True, text=True, shell=True + ) + if result.returncode == 0 and result.stdout.strip() == version: + return path.split() + else: + # Check if file exists first + if not os.path.exists(path): + continue + + result = subprocess.run( + [path, '-c', 'import sys; print(f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}")'], + capture_output=True, text=True + ) + if result.returncode == 0 and result.stdout.strip() == version: + return [path] + except (FileNotFoundError, subprocess.SubprocessError, PermissionError): + continue + + return None + + +def obfuscate_code(): + """Obfuscate the source code using PyArmor (version-independent).""" + print("\n=== Obfuscating code with PyArmor ===") + + # PyArmor 9.x generates version-independent obfuscated code + # Output directly to dist_obfuscated/src (PyArmor will create orisys subdirectory) + if IS_WINDOWS: + cmd = 'pyarmor gen --output dist_obfuscated/src --recursive src/orisys' + print(f"Running: {cmd}") + result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, shell=True) + else: + cmd = [ + 'pyarmor', + 'gen', + '--output', 'dist_obfuscated/src', + '--recursive', + 'src/orisys' + ] + print(f"Running: {' '.join(cmd)}") + result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) + + if result.returncode != 0: + print(f"Error obfuscating code:\n{result.stderr}") + print(f"stdout:\n{result.stdout}") + sys.exit(1) + + print("Code obfuscation successful!") + print(result.stdout) + return True + + +def copy_additional_files(): + """Copy non-Python files that don't need obfuscation.""" + print("\n=== Copying additional files ===") + + # Copy config directory + if os.path.exists('config'): + print("Copying config directory...") + shutil.copytree('config', 'dist_obfuscated/config', dirs_exist_ok=True) + + # Copy README and other metadata files + files_to_copy = ['README.md', 'Readme(未完成).md', 'requirements.txt', 'LICENSE'] + for file in files_to_copy: + if os.path.exists(file): + print(f"Copying {file}...") + shutil.copy(file, f'dist_obfuscated/{file}') + + +def create_setup_for_obfuscated(python_version=None): + """Create a modified setup.py for the obfuscated package.""" + print(f"\n=== Creating setup.py for obfuscated package (Python {python_version or '3.8-3.10'}) ===") + + if python_version: + version_constraint = f'=={python_version}.*' + py_tag = f'py{python_version.replace(".", "")}' + else: + version_constraint = '>=3.8,<3.11' + py_tag = 'py38.py39.py310' + + setup_content = f'''from setuptools import setup, find_packages +import os +from pathlib import Path + +# Read requirements +with open('requirements.txt', 'r') as f: + requirements = [line.strip() for line in f if line.strip() and not line.startswith('#')] + +# Find all packages including pyarmor_runtime +packages = find_packages(where="src") + +# Collect all package data including PyArmor runtime files +package_data = {{}} +for pkg in packages: + pkg_path = Path('src') / pkg.replace('.', '/') + if pkg_path.exists(): + # Include all .pyd, .so, .dll files (PyArmor runtime) + data_files = [] + for pattern in ['*.pyd', '*.so', '*.dll', '*.dylib']: + data_files.extend([str(f.relative_to(pkg_path)) for f in pkg_path.glob(pattern)]) + if data_files: + package_data[pkg] = data_files + +setup( + name="orisys", + version="0.1.0", + description="Orisys - Optical Tactile Sensor SDK (Protected)", + author="Your Name", + package_dir={{"": "src"}}, + packages=packages, + package_data=package_data, + include_package_data=True, + install_requires=requirements, + python_requires="{version_constraint}", + # Include PyArmor runtime files + zip_safe=False, + options={{ + 'bdist_wheel': {{ + 'python_tag': '{py_tag}', + }} + }}, +) +''' + + with open('dist_obfuscated/setup.py', 'w') as f: + f.write(setup_content) + + print("setup.py created successfully!") + + +def get_platform_tag(): + """Get the platform tag for wheel naming.""" + system = platform.system() + machine = platform.machine().lower() + + if system == 'Windows': + if machine in ('amd64', 'x86_64'): + return 'win_amd64' + elif machine in ('x86', 'i386', 'i686'): + return 'win32' + elif machine in ('arm64', 'aarch64'): + return 'win_arm64' + elif system == 'Linux': + if machine in ('x86_64', 'amd64'): + return 'manylinux2014_x86_64' + elif machine in ('aarch64', 'arm64'): + return 'manylinux2014_aarch64' + elif machine in ('i386', 'i686'): + return 'manylinux2014_i686' + elif system == 'Darwin': + if machine == 'arm64': + return 'macosx_11_0_arm64' + else: + return 'macosx_10_9_x86_64' + + return 'any' + + +def build_wheel_for_version(python_version): + """Build the wheel distribution for a specific Python version.""" + print(f"\n{'='*60}") + print(f"Building wheel for Python {python_version} on {PLATFORM_NAME}") + print('='*60) + + python_cmd = get_python_executable(python_version) + + if not python_cmd: + print(f"⚠️ Python {python_version} not found on {PLATFORM_NAME}, skipping...") + return False + + print(f"Using Python: {' '.join(python_cmd)}") + + # Verify Python version + result = subprocess.run( + python_cmd + ['-c', 'import sys; print(f"Python {sys.version}")'], + capture_output=True, text=True + ) + print(result.stdout.strip()) + + # Get platform tag + plat_tag = get_platform_tag() + py_tag = f'py{python_version.replace(".", "")}' + + os.chdir('dist_obfuscated') + + # Build the wheel using setup.py with explicit tags + cmd = python_cmd + ['setup.py', 'bdist_wheel', + '--python-tag', py_tag, + '--plat-name', plat_tag, + '--dist-dir', f'../dist/{PLATFORM_NAME}'] + print(f"Running: {' '.join(cmd)}") + result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) + + os.chdir('..') + + if result.returncode != 0: + print(f"❌ Error building wheel for Python {python_version}:\n{result.stderr}") + return False + + print(f"✅ Wheel for Python {python_version} on {PLATFORM_NAME} built successfully!") + print(f" Expected: orisys-0.1.0-{py_tag}-none-{plat_tag}.whl") + return True + + +def build_universal_wheel(): + """Build a single universal wheel compatible with all Python versions.""" + print(f"\n{'='*60}") + print(f"Building Universal Wheel (Python 3.8-3.10) for {PLATFORM_NAME}") + print('='*60) + + os.chdir('dist_obfuscated') + + # Build the wheel + cmd = [sys.executable, '-m', 'pip', 'wheel', '.', '--no-deps', '-w', f'../dist/{PLATFORM_NAME}'] + print(f"Running: {' '.join(cmd)}") + result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) + + os.chdir('..') + + if result.returncode != 0: + print(f"❌ Error building universal wheel:\n{result.stderr}") + return False + + print(f"✅ Universal wheel for {PLATFORM_NAME} built successfully!") + print(result.stdout) + return True + + +def main(): + """Main build process.""" + import argparse + + parser = argparse.ArgumentParser(description='Build orisys package with PyArmor') + parser.add_argument('--mode', choices=['universal', 'multi-version', 'current'], default='current', + help='Build mode: universal (one wheel for all), multi-version (separate wheels), current (use current Python only)') + parser.add_argument('--versions', nargs='+', default=PYTHON_VERSIONS, + help='Python versions to build for (only for multi-version mode)') + + args = parser.parse_args() + + # Get current Python version + current_py_version = f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}" + + print("=" * 60) + print("Building Orisys Package with PyArmor Obfuscation") + print(f"Platform: {PLATFORM_NAME} ({platform.system()})") + print(f"Current Python: {current_py_version} ({sys.executable})") + + if args.mode == 'current': + print(f"Mode: Building for current Python version ({current_py_version}) only") + args.versions = [current_py_version] + # Use multi-version logic but with current version only + build_mode = 'multi-version' + else: + print(f"Python Versions: {', '.join(args.versions)}") + print(f"Mode: {args.mode}") + build_mode = args.mode + + print("=" * 60) + + # Ensure we're in the right directory + script_dir = Path(__file__).parent + os.chdir(script_dir) + + # Step 1: Clean previous builds + clean_build_dirs() + + # Step 2: Obfuscate the code (once, version-independent) + if not obfuscate_code(): + print("\n❌ Build failed during obfuscation!") + sys.exit(1) + + # Step 3: Copy additional files + copy_additional_files() + + # Step 4 & 5: Build based on mode + if build_mode == 'universal': + # Build one wheel for all Python versions + create_setup_for_obfuscated() + if not build_universal_wheel(): + print("\n❌ Build failed!") + sys.exit(1) + else: + # Build separate wheels for each Python version (or just current) + success_count = 0 + for version in args.versions: + create_setup_for_obfuscated(version) + if build_wheel_for_version(version): + success_count += 1 + + if success_count == 0: + print("\n❌ Build failed - no wheels created!") + sys.exit(1) + + print(f"\n✅ Successfully built {success_count}/{len(args.versions)} wheels") + + print("\n" + "=" * 60) + print("✅ Build completed successfully!") + print("=" * 60) + print(f"\nPlatform: {PLATFORM_NAME}") + print(f"Obfuscated source: dist_obfuscated/") + print(f"Distribution packages: dist/{PLATFORM_NAME}/") + print("\nGenerated wheels:") + for wheel in Path(f'dist/{PLATFORM_NAME}').glob('*.whl'): + print(f" - {wheel.name}") + print("\nInstall with:") + print(f" pip install dist/{PLATFORM_NAME}/orisys-0.1.0-*.whl") + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/config/cal.npy b/config/cal.npy new file mode 100644 index 0000000..cf2d210 Binary files /dev/null and b/config/cal.npy differ diff --git a/config/compound_eye.png b/config/compound_eye.png new file mode 100644 index 0000000..3e3e6b9 Binary files /dev/null and b/config/compound_eye.png differ diff --git a/config/compound_eye_sample.png b/config/compound_eye_sample.png new file mode 100644 index 0000000..ef3b17b Binary files /dev/null and b/config/compound_eye_sample.png differ diff --git a/dist_obfuscated/Readme(未完成).md b/dist_obfuscated/Readme(未完成).md new file mode 100644 index 0000000..62888b4 --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/Readme(未完成).md @@ -0,0 +1,63 @@ +# OrisysSDK API 文档 + +本文件提供了 OrisysSDK 的各类方法 + +--- +## `Sensor` 类别 +### 描述 +创建一个传感器实例 +### 输入参数 +* **cam_id** (`int | str`, 可选): 传感器 ID、序列号或视频路径。默认为 `0`。 +* **isstitch** (`bool`，可选): 是否启用图像拼接，默认为 `True`。 +* **cuda** (`bool`，可选): 是否使用 GPU cuda 加速，默认为 `False`。 +* **cfg** (`str`，可选): 指定拼接标定数据，默认为 `/config/cal.npy`。 + +### 返回 +* `Sensor` 对象 +### 示例 + +```python + +# Example 1： 用相机编号创建 +from xensesdk import Sensor +from src.sensor import Sensor +sensor = Sensor(0) + +# Example 2： 用视频文件创建 +sensor = Sensor("/data/data.mp4") + +# Example 3： 用相机编号开启 +sensor = Sensor.create(0) +``` + +--- + +## 2. `get_img` 方法 + +### 描述 + +从传感器获取图像，进行复眼图像提取和拼接。 + +### 返回 + +* 提取（`issitch = False`）或拼接后（`issitch = True`）的图像 + +--- + +## 3. `compute_deformation` 方法 + +### 描述 + +计算传感器变形和应力 + +--- +## 4. `compute_deformation` 方法 + +### 描述 + +计算传感器变形和应力 + +--- + +## 常见问题解答 (FAQ) +TBC \ No newline at end of file diff --git a/dist_obfuscated/build/lib/orisys/Stitcher.py b/dist_obfuscated/build/lib/orisys/Stitcher.py new file mode 100644 index 0000000..4880976 --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/build/lib/orisys/Stitcher.py @@ -0,0 +1,3 @@ +# Pyarmor 9.2.2 (trial), 000000, non-profits, 2025-12-15T17:04:23.610893 +from pyarmor_runtime_000000 import __pyarmor__ +__pyarmor__(__name__, __file__, b'PY000000\x00\x03\x08\x00U\r\r\n\x80\x00\x01\x00\x08\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\xf6J\x00\x00\x12\t\x04\x00\xcb\xe7\x1d\x1c\xd4\xcb\x1f\xa0Yy\xbb\x9b\xa6\x8f\xca\x97\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00;\xaa\x03P\x1e\x12\xf3\x01\x86\x971\x12xGD\xa1\x81t\xac6\x05\xb04&\x92\x84\xe2\x8b\x95F?\x93\x12\x01>\x0e\x9d\x1b\xd6\xe9\xd5H,\x07V\xb1O\x9dJ\x02\xeb\n,\xa6\xd0\xc8\x05\xf0l\xf0<\x12\xa4*\xb4D*\xb6c\xb9\xff\x0e\x1c\xde9\x82\xce\xf4\xef\xda\xa7\x9a\xbe4B\x1e:\xf3"h\xad}\xa2\xc8`\xd8\x1cS\t\xa2\xa3\xe4\xb4\x7f\xc6\xc8\x1e\xb7k*\xed\x1fj\xc5,(@4\x92\xc0y\x17\xed&Q\xa4\xd9\x97G_\xd0Pq\x90\xb38\x1f\xbc\x9d\\\x1f\xd5\xcaj\x0c\x1fO\xf9\xd0\xd0\x88\xbes\xbb5\x80\xe7\xb9%\x1d\x01\xcbC=\xcd\x8d\xb1\xc4\x83\x89\xb0\x82P\xe5\xaa?\x9cH\x8e\xb8\x88\x87\xc9/\x83\x05F\xe5\x1f\xbd\x82b\xd0\xe1\xd9D[k\xb5"\xe53Z\xb4\xb5\xde\xa2\x84\n\x19\xa3\xfa\x7f\x07\xfd\x1b\xc4.#;\xaa\x88\xed{\x95f\xd5T\xa5;\xdeq0\xc2\xfb\x90B\xa9\x7f\xe3h\r\x04?\x01\xc4(=bH\xc3=\xd2\x18\x93*VS\xde\xfdPha\x0eQ}w\xa5\xfdf\x8b\x1d\xbd\xbc4\xb3\x04ET\x04p\xd9\xf0@jK\x02\xb6&\xf7\x1dqTa\xcb\x91e\x95C*\xa7Y;5\x10 ^\x01\x10\xfd\xe1\xc3\xd8\x85s\xb5\n\x1cmA\x92wt\xdd\x11\xd4\xe5\x85\xd8\x11\xa3F\xb6\xb7`\x9f\xee\x131\x02\x87\x9e\x1e\xf3\xbb/\xf8\x82\xf3\x86\x88\x91\t\x04~\xf8\xb0v\x82\xc6,\xa9"KPZ\x05Cn\xe7\x1b%\xcd\x94M\x03\xa4\x96\xc0h\x84\x94\xcc\xbb\xdcA\xb9\x88B\x11\xf4r\xef\xddK\x0c\x1d\x9b\x06\x81\xe3\xf5Z\x0e\x9f\x0c)\x7f-\xbc+\xdb@.3\xf2\xb0\xd2\x06\x14\xb34\xa3\x85\xe8\xdf\xf0-\x86\x1cR\x90@\xceJ\x9ehF\xf31\n\x99\xaa\xaa\\o\x1f\xbe\xb0e\xc4\x96\xf0@\xfc\x19d\xba\xb4m\xbf\x85\x05a\x10\xd1\x19ST4\xa1\xb4\xd3DS)\xddS(\x0844w@\x00\xc3#\xed\xdf/\xc8\x90\xd9\x97!~\x93[\x07\'\xdb\xdd\xb90w\xca\xaa\xd9\xc1\xc10\x9ac\xd1\xd5-s\x0e\x9d\x85ah\x1e\xf2\xe4<\x91a\xe5G\xee5$\r\x9e\x18\xe4+\xa8\x879?\xcbw\x9f\xd8\xd1\xe6qy&\xe0\x99\x80[\xdd\x883\xab\xa5\xb2\xed\xba\x96m\xa4Eh%\xa8w\x89\xfc_\xd4Q\xc1\xe0\xeb\x88\xc2\x8d\xb7\x8c0\xc4=:\xd8b\x82_+\xeb\x834f\x9a\x0f\xe3\xa0\xd5\x1b>\x1f\xc2[\xc7\x94Tk<\xef{5R\x13n\x9f\x81\\\x11\xee$\xf5p\xc0\xb6su\x18\xebl\xb2^\xaf5,\n\xc4\xd9\n\r\xb1\xc5\xf7\xb5\xb2W\x9aV\x06\x8b\xf41\x03\x0c\xf6\x1f`\x8c\xd5W\xb5\xf5\x02|\xb1W3\xe3\xb5\xf9Y5_\xfd11{3{Ec\xf4\xdeH\xff<\xdb\x05\x86\x1b(\xc4;F\xd0\x16N\xe7Y\xc2F\x8c\xe6\xe3Q\xa3oeq\xc8\xe9W>I\x7fj\x1d\xb7l\xcd\x10\x9a[*\xc7\xbc\xf9\xfe\xd1\x1a*h\x0f\x8f(\xf2\x106\x9ec\x17c0\r\x1b\xffG\xf6\x94l\xc5\x11\xce\xae\x7fF\xe6@\xde\xfbG\x05\xc1\x8e!@5\xb4\xcbiM\x15\xff\x0e\x91\x9b\xe0\x9f\xb8\'\x13\x90\xe6,\xc3\x00\x9cH\xe8\xfe\x86\xd8\xafX\xd7\x96\xe3CUvI4%\x90\xc7N\x88y\x1d9[\xc9\x8d\xf4\xe8U\xc9\xd67\xf3\x83\x9fX\xbdPZ\x9d\x04\x97Q\xa8\xb9\xc3:6\xd4{\x10\xae 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diff --git a/dist_obfuscated/build/lib/orisys/tracker.py b/dist_obfuscated/build/lib/orisys/tracker.py new file mode 100644 index 0000000..4e70de9 --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/build/lib/orisys/tracker.py @@ -0,0 +1,3 @@ +# Pyarmor 9.2.2 (trial), 000000, non-profits, 2025-12-15T17:04:23.700438 +from pyarmor_runtime_000000 import __pyarmor__ +__pyarmor__(__name__, __file__, b'PY000000\x00\x03\x08\x00U\r\r\n\x80\x00\x01\x00\x08\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x04\x1e\x00\x00\x12\t\x04\x00\xd7 \xdc\xdf%R\x06\x81\xd4\xe8\xfc`\x99[$\x93\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\xd4\xe3)g\xff\xbc\xaa\xf4sT({\x8b\xed\x00\x8f\x91\xb3,\xec\xac\x8f /\x05Q\xa5\x80\xc8\x19\x92\x9c\x89\xdb\xb6ik\x04l\xa08\xbe\xb7DO>$;\xe7vyc\x87\x02\xb4\x80\x89\x1e\xec}\xe3\xeaW\xd1\'\x156\xde\x87\xd7\x8c\x87f\xb8x\xb78\x04\xc9\x1c\xe4\xe4\xc4w\x96\xabM\xeaA\xdf(\x8b\xd1fZRk\xe2L\x19\xee\xcb\xeb\xeat\xae\x07\xb2 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file mode 100644 index 0000000..ef3b17b Binary files /dev/null and b/dist_obfuscated/config/compound_eye_sample.png differ diff --git a/dist_obfuscated/requirements.txt b/dist_obfuscated/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..783a40a --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/requirements.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +cupy_cuda12x>=12.3.0 +numpy>=1.24.4 +opencv_python>=4.10.0.84 +scipy>=1.10.1 +setuptools>=45.2.0 diff --git a/dist_obfuscated/setup.py b/dist_obfuscated/setup.py new file mode 100644 index 0000000..3fb9dff --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/setup.py @@ -0,0 +1,42 @@ +from setuptools import setup, find_packages +import os +from pathlib import Path + +# Read requirements +with open('requirements.txt', 'r') as f: + requirements = [line.strip() for line in f if line.strip() and not line.startswith('#')] + +# Find all packages including pyarmor_runtime +packages = find_packages(where="src") + +# Collect all package data including PyArmor runtime files +package_data = {} +for pkg in packages: + pkg_path = Path('src') / pkg.replace('.', '/') + if pkg_path.exists(): + # Include all .pyd, .so, .dll files (PyArmor runtime) + data_files = [] + for pattern in ['*.pyd', '*.so', '*.dll', '*.dylib']: + data_files.extend([str(f.relative_to(pkg_path)) for f in pkg_path.glob(pattern)]) + if data_files: + package_data[pkg] = data_files + +setup( + name="orisys", + version="0.1.0", + description="Orisys - Optical Tactile Sensor SDK (Protected)", + author="Your Name", + package_dir={"": "src"}, + packages=packages, + package_data=package_data, + include_package_data=True, + install_requires=requirements, + python_requires="==3.8.*", + # Include PyArmor runtime files + zip_safe=False, + options={ + 'bdist_wheel': { + 'python_tag': 'py38', + } + }, +) diff --git a/dist_obfuscated/src/orisys.egg-info/PKG-INFO b/dist_obfuscated/src/orisys.egg-info/PKG-INFO new file mode 100644 index 0000000..a1264e1 --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/src/orisys.egg-info/PKG-INFO @@ -0,0 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b'PY000000\x00\x03\x08\x00U\r\r\n\x80\x00\x01\x00\x08\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\xf6J\x00\x00\x12\t\x04\x00\xcb\xe7\x1d\x1c\xd4\xcb\x1f\xa0Yy\xbb\x9b\xa6\x8f\xca\x97\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00;\xaa\x03P\x1e\x12\xf3\x01\x86\x971\x12xGD\xa1\x81t\xac6\x05\xb04&\x92\x84\xe2\x8b\x95F?\x93\x12\x01>\x0e\x9d\x1b\xd6\xe9\xd5H,\x07V\xb1O\x9dJ\x02\xeb\n,\xa6\xd0\xc8\x05\xf0l\xf0<\x12\xa4*\xb4D*\xb6c\xb9\xff\x0e\x1c\xde9\x82\xce\xf4\xef\xda\xa7\x9a\xbe4B\x1e:\xf3"h\xad}\xa2\xc8`\xd8\x1cS\t\xa2\xa3\xe4\xb4\x7f\xc6\xc8\x1e\xb7k*\xed\x1fj\xc5,(@4\x92\xc0y\x17\xed&Q\xa4\xd9\x97G_\xd0Pq\x90\xb38\x1f\xbc\x9d\\\x1f\xd5\xcaj\x0c\x1fO\xf9\xd0\xd0\x88\xbes\xbb5\x80\xe7\xb9%\x1d\x01\xcbC=\xcd\x8d\xb1\xc4\x83\x89\xb0\x82P\xe5\xaa?\x9cH\x8e\xb8\x88\x87\xc9/\x83\x05F\xe5\x1f\xbd\x82b\xd0\xe1\xd9D[k\xb5"\xe53Z\xb4\xb5\xde\xa2\x84\n\x19\xa3\xfa\x7f\x07\xfd\x1b\xc4.#;\xaa\x88\xed{\x95f\xd5T\xa5;\xdeq0\xc2\xfb\x90B\xa9\x7f\xe3h\r\x04?\x01\xc4(=bH\xc3=\xd2\x18\x93*VS\xde\xfdPha\x0eQ}w\xa5\xfdf\x8b\x1d\xbd\xbc4\xb3\x04ET\x04p\xd9\xf0@jK\x02\xb6&\xf7\x1dqTa\xcb\x91e\x95C*\xa7Y;5\x10 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diff --git a/dist_obfuscated/src/orisys/tracker.py b/dist_obfuscated/src/orisys/tracker.py new file mode 100644 index 0000000..4e70de9 --- /dev/null +++ b/dist_obfuscated/src/orisys/tracker.py @@ -0,0 +1,3 @@ +# Pyarmor 9.2.2 (trial), 000000, non-profits, 2025-12-15T17:04:23.700438 +from pyarmor_runtime_000000 import __pyarmor__ +__pyarmor__(__name__, __file__, b'PY000000\x00\x03\x08\x00U\r\r\n\x80\x00\x01\x00\x08\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x04\x1e\x00\x00\x12\t\x04\x00\xd7 \xdc\xdf%R\x06\x81\xd4\xe8\xfc`\x99[$\x93\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\xd4\xe3)g\xff\xbc\xaa\xf4sT({\x8b\xed\x00\x8f\x91\xb3,\xec\xac\x8f /\x05Q\xa5\x80\xc8\x19\x92\x9c\x89\xdb\xb6ik\x04l\xa08\xbe\xb7DO>$;\xe7vyc\x87\x02\xb4\x80\x89\x1e\xec}\xe3\xeaW\xd1\'\x156\xde\x87\xd7\x8c\x87f\xb8x\xb78\x04\xc9\x1c\xe4\xe4\xc4w\x96\xabM\xeaA\xdf(\x8b\xd1fZRk\xe2L\x19\xee\xcb\xeb\xeat\xae\x07\xb2 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b/dist_obfuscated/src/pyarmor_runtime_000000/__init__.py @@ -0,0 +1,2 @@ +# Pyarmor 9.2.2 (trial), 000000, 2025-12-15T17:04:23.412278 +from .pyarmor_runtime import __pyarmor__ diff --git a/dist_obfuscated/src/pyarmor_runtime_000000/pyarmor_runtime.pyd b/dist_obfuscated/src/pyarmor_runtime_000000/pyarmor_runtime.pyd new file mode 100644 index 0000000..9fa7153 Binary files /dev/null and b/dist_obfuscated/src/pyarmor_runtime_000000/pyarmor_runtime.pyd differ diff --git a/example1_basic.py b/example1_basic.py new file mode 100644 index 0000000..8fd7c36 --- /dev/null +++ b/example1_basic.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import os +os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0" +import cv2 +from orisys import Sensor +import numpy as np + + +def main(): + global start_time + + # 打开视频 + # sensor1 = Sensor("./s1.mp4",isstitch=True,cuda = True,verbose = True) + # 打开摄像头 + sensor1 = Sensor(0,isstitch=True,cuda = True,verbose = True) + while True: + sensor1.get_img() # 提取并拼接复眼图像 + sensor1.compute_deformation() # 计算形变和分解 + # 提取信息： + # 向量场: VRAW, VNORMAL, VSHEAR: 原始，法向，切向 + # 帧率，时间戳: FPS, TIMESTAMP + # 变形量总和: FNORMAL , FSHEARX, FSHEARY : 法向，切向（X)，切向（Y) + fps, fn, fx, fy, flow = sensor1.read_info(sensor1.info.FPS, sensor1.info.FNORMAL, sensor1.info.FSHEARX, sensor1.info.FSHEARY, sensor1.info.VRAW) + print(fps,fn,fx,fy) + # 显示向量场 + arrows = sensor1.draw_arrows(sensor1.info.VRAW, threshold=5, grid_spacing=40, arrow_scale=1.0) + cv2.imshow("Deformation", arrows) + + key = cv2.waitKey(1) + if key & 0xFF == ord("q"): + print("\n 停止程序") + break + + sensor1.disconnect() # 断开传感器连接 + + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/release/win/orisys-0.1.0-py310-none-win_amd64.whl b/release/win/orisys-0.1.0-py310-none-win_amd64.whl new file mode 100644 index 0000000..c2a6d9b Binary files /dev/null and b/release/win/orisys-0.1.0-py310-none-win_amd64.whl differ diff --git a/release/win/orisys-0.1.0-py38-none-win_amd64.whl b/release/win/orisys-0.1.0-py38-none-win_amd64.whl new file mode 100644 index 0000000..7d43e48 Binary files /dev/null and b/release/win/orisys-0.1.0-py38-none-win_amd64.whl differ diff --git a/release/win/orisys-0.1.0-py39-none-win_amd64.whl b/release/win/orisys-0.1.0-py39-none-win_amd64.whl new file mode 100644 index 0000000..295c36a Binary files /dev/null and b/release/win/orisys-0.1.0-py39-none-win_amd64.whl differ diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..e8d7b3f --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +cupy_cuda12x>=12.3.0 +numpy>=1.24.4 +opencv_python>=4.10.0.84 +opencv-contrib-python +scipy>=1.10.1 +setuptools>=45.2.0 diff --git a/setup.py b/setup.py new file mode 100644 index 0000000..b4c8593 --- /dev/null +++ b/setup.py @@ -0,0 +1,16 @@ +from setuptools import setup, find_packages + +setup( + name="orisys", + version="0.1.0", + description="Orisys - Optical Tactile Sensor SDK", + author="Your Name", + package_dir={"": "src"}, + packages=find_packages(where="src"), + install_requires=[ + "numpy", + "opencv-python", + "scipy", + ], + python_requires=">=3.8", +) diff --git a/src/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..3f57f03 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/Stitcher.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/Stitcher.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..1383c94 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/Stitcher.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..15d28d5 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..15c4047 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/StructuredGrid.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..8643a84 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..312c41b Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/__init__.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/__init__.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..b23eeeb Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/__init__.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..e1cfd6f Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/nHHD.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/nHHD.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..708856b Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/nHHD.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..6ba95db Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/nPoisson.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/nPoisson.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..8ce3b8b Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/nPoisson.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..9004435 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/sensor.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/sensor.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..e095b87 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/sensor.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/timer.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/timer.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..670b04f Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/timer.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/timer.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/timer.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..73dcba4 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/timer.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..c8e58e0 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/tracker.cpython-313.pyc b/src/__pycache__/tracker.cpython-313.pyc new file mode 100644 index 0000000..f870f06 Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/tracker.cpython-313.pyc differ diff --git a/src/__pycache__/utils.cpython-310.pyc b/src/__pycache__/utils.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..199575d Binary files /dev/null and b/src/__pycache__/utils.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys.egg-info/PKG-INFO b/src/orisys.egg-info/PKG-INFO new file mode 100644 index 0000000..275450a --- /dev/null +++ b/src/orisys.egg-info/PKG-INFO @@ -0,0 +1,13 @@ +Metadata-Version: 2.4 +Name: orisys +Version: 0.1.0 +Summary: Orisys - Optical Tactile Sensor SDK +Author: Your Name +Requires-Python: >=3.7 +Requires-Dist: numpy +Requires-Dist: opencv-python +Requires-Dist: scipy +Dynamic: author +Dynamic: requires-dist +Dynamic: requires-python +Dynamic: summary diff --git a/src/orisys.egg-info/SOURCES.txt b/src/orisys.egg-info/SOURCES.txt new file mode 100644 index 0000000..906a421 --- /dev/null +++ b/src/orisys.egg-info/SOURCES.txt @@ -0,0 +1,15 @@ +setup.py +src/orisys/Stitcher.py +src/orisys/StructuredGrid.py +src/orisys/UnstructuredGrid.py +src/orisys/__init__.py +src/orisys/nHHD.py +src/orisys/nPoisson.py +src/orisys/sensor.py +src/orisys/timer.py +src/orisys/tracker.py +src/orisys.egg-info/PKG-INFO +src/orisys.egg-info/SOURCES.txt +src/orisys.egg-info/dependency_links.txt +src/orisys.egg-info/requires.txt +src/orisys.egg-info/top_level.txt \ No newline at end of file diff --git a/src/orisys.egg-info/dependency_links.txt b/src/orisys.egg-info/dependency_links.txt new file mode 100644 index 0000000..8b13789 --- /dev/null +++ b/src/orisys.egg-info/dependency_links.txt @@ -0,0 +1 @@ + diff --git a/src/orisys.egg-info/requires.txt b/src/orisys.egg-info/requires.txt new file mode 100644 index 0000000..e759064 --- /dev/null +++ b/src/orisys.egg-info/requires.txt @@ -0,0 +1,3 @@ +numpy +opencv-python +scipy diff --git a/src/orisys.egg-info/top_level.txt b/src/orisys.egg-info/top_level.txt new file mode 100644 index 0000000..10e41e4 --- /dev/null +++ b/src/orisys.egg-info/top_level.txt @@ -0,0 +1 @@ +orisys diff --git a/src/orisys/Stitcher.py b/src/orisys/Stitcher.py new file mode 100644 index 0000000..241c8e9 --- /dev/null +++ b/src/orisys/Stitcher.py @@ -0,0 +1,567 @@ +import os +import numpy as np +import scipy.fft +from scipy import ndimage +import cv2 + +class Stitcher: + + def __init__(self,isstitch=False, n=[3,3], index=np.array([1,2,3,6,7,8,11,12,13])): + + # Settings + self.isstitch = isstitch + + # stitch related + self.stitch_valid = False + self.boxes = self.units = None + self.index = index + self.stitch_calibration = self.tile_list = [] + self.ncol = n[0] + self.nrow = n[1] + self.nominal_ov_pos=100 + self.margin=10 + self.bound=self.nominal_ov_pos - self.margin + # for sensor 1 + self.pos_default = [(260, 56), (577, 62), (897, 69), (1214, 75), (1530, 81), (256, 391), (570, 397), (889, 403), (1208, 409), (1523, 416), (248, 724), (563, 730), (882, 738), (1201, 743), (1516, 751)] + # for sensor 2 + # self.pos_default = [(195, 61), (511, 61), (831, 61), (1150, 60), (1464, 58), (195, 396), (512, 395), (830, 394), (1149, 394), (1465, 393), (197, 731), (512, 728), (831, 730), (1151, 728), (1466, 728)] + # for sensor 3 + # self.pos_default = [(207, 39), (547, 40), (887, 42), (1227, 42), (1564, 44), (207, 397), (546, 399), (884, 399), (1225, 401), (1563, 403), (200, 755), (543, 757), (883, 758), (1223, 758), (1562, 760)] + + def stitch_rt_optimized(self, change_sv=False, s_mean=28., v_mean=180.): + tile_list = self.tile_list + stitch_calibration = self.stitch_calibration + ncol = self.ncol + nrow = self.nrow + + processed_tiles = tile_list + img_stitched_height = None + + for i in range(nrow): + # Start with first tile of the row + img_stitched_width = tile_list[i * ncol] + + # Stitch horizontally within the row + for j in range(1, ncol): + img_1 = img_stitched_width # Already stitched part + img_2 = processed_tiles[i * ncol + j] # if change_sv else tile_list[i * ncol + j] + + ov_pos = int(stitch_calibration[i * ncol + j - 1][1]) + ov_pos, ov1, ov2 = self.__find_ov(img_1, img_2, ov_pos, dim=1) + + # Use optimized stitch function + img_stitched_width = self.__stitch_optimized(img_1, img_2, ov_pos, ov1, ov2, dim=1, blend=True) + + # Stitch rows vertically + if i == 0: + img_stitched_height = img_stitched_width + else: + # Handle width mismatch more efficiently + width_h = img_stitched_height.shape[1] + width_w = img_stitched_width.shape[1] + wdiff = width_h - width_w + + if wdiff != 0: + # Use numpy pad instead of hstack for better performance + if wdiff > 0: + # Pad right side of the narrower image + padding = ((0, 0), (0, wdiff), (0, 0)) if len(img_stitched_width.shape) == 3 else ((0, 0), (0, wdiff)) + img_stitched_width = np.pad(img_stitched_width, padding, mode='edge') + else: + # Crop the wider image + img_stitched_width = img_stitched_width[:, :width_h] + + ov_pos_h = int(stitch_calibration[(i + 1) * nrow - 1][1]) + ov_pos_h, ov_h1, ov_h2 = self.__find_ov(img_stitched_height, img_stitched_width, ov_pos_h, dim=0) + + img_stitched_height = self.__stitch_optimized( + img_stitched_height, img_stitched_width, ov_pos_h, ov_h1, ov_h2, dim=0, blend=True + ) + + return img_stitched_height + + def __find_ov(self, img1, img2, ov_pos, dim=1): + + _dim = len(img1.shape) + + if dim == 1: + if _dim == 3: + # RGB case + ov_1 = img1[:, -ov_pos:, :] + ov_2 = img2[:, :ov_pos, :] + else: + # gray scale + ov_1 = img1[:, -ov_pos:] + ov_2 = img2[:, :ov_pos] + elif dim == 0: + if _dim == 3: + ov_1 = img1[-ov_pos:, :, :] + ov_2 = img2[:ov_pos, :, :] + else: + # gray scale + ov_1 = img1[-ov_pos:, :] + ov_2 = img2[:ov_pos, :] + + return ov_pos, ov_1, ov_2 + + def find_stitch_boxes(self,img_src,show = False): + + img_corr = self.__correct_edge_bloom(img_src) + self.__detect_nonblack_regions(img_corr,show = show) + return len(self.boxes) + + # return self.boxes + + + def get_stitch_unit(self, img, flip_x=True, flip_y=True,index = np.arange(15)): + """ + Extract each tile given by boxes (x0,y0,x1,y1), default flip both X and Y due to inverting lens. + - img: source image (use corrected image if you prefer) + - boxes: list of (x0,y0,x1,y1) + - flip_x, flip_y: booleans (performed sequentially: X then Y) + - overlay_original: if True paste onto original image copy, otherwise onto blank background + - bg_color: background color for blank canvas (B,G,R) + Returns: canvas image and list of flipped tiles as (x0,y0,flipped_tile) + """ + h, w = img.shape[:2] + if self.units is None: + flipped_units = [] + for i, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(self.boxes): + + # clamp coordinates + x0 = max(0, int(x0)); y0 = max(0, int(y0)) + x1 = min(w, int(x1)); y1 = min(h, int(y1)) + if x1 <= x0 or y1 <= y0: + continue + tile = img[y0:y1, x0:x1].copy() + # flip X then Y in default + if flip_x: + tile = cv2.flip(tile, 1) # horizontal + if flip_y: + tile = cv2.flip(tile, 0) # vertical + flipped_units.append((x0, y0, tile)) + self.units = flipped_units + else: + flipped_units = self.units + index = self.index + for i, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(self.boxes): + if i not in index: + continue + # clamp coordinates + x0 = max(0, int(x0)); y0 = max(0, int(y0)) + x1 = min(w, int(x1)); y1 = min(h, int(y1)) + if x1 <= x0 or y1 <= y0: + continue + tile = img[y0:y1, x0:x1].copy() + # flip X then Y in default + if flip_x: + tile = cv2.flip(tile, 1) # horizontal + if flip_y: + tile = cv2.flip(tile, 0) # vertical + # Assign instead of append + flipped_units[i] = (x0, y0, tile) + self.units = flipped_units + + return True + + def extract_tiles(self): + if not self.isstitch: + tile_idx = self.__get_tile_index_by_position(self.pos_default[7][0], self.pos_default[7][1]) + if tile_idx is None: + tile_idx = 7 + # Ensure index is always iterable (list or array) + self.index = [tile_idx] if isinstance(tile_idx, int) else tile_idx + self.ncol = 1 + self.nrow = 1 + + tile_list = self.__get_tile_by_index(self.index) + self.tile_list = tile_list + + return tile_list + + def stitch_cal(self): + + # init + tile_list = self.tile_list + img_stitched_height = None + stitch_calibration = [] + # Flip col and row for porting + nrow, ncol = self.ncol, self.nrow + if not self.isstitch: + return self.tile_list[0], None + + for i in range(ncol): + img_stitched_width = None + for j in range(nrow): + if j == 0: + img_j0 = tile_list[i*ncol] + img_stitched_width = img_j0 + else: + img_1 = tile_list[i*ncol + j-1] + img_2 = tile_list[i*ncol + j] + + ov_pos, ov1, ov2, c_corr = self.__get_ov(img_1.astype(np.float32), img_2.astype(np.float32), dim=1) + + stitch_calibration.append(["hor {}".format(j-1),ov_pos]) + + # stitch images with stacking + img_stitched_width = self.__stitch_optimized(img_stitched_width, img_2, ov_pos, ov1, ov2, blend=True, dim=1) + + if i == 0: + img_stitched_height = img_stitched_width + stitch_calibration.append(["ver {}".format(i),0]) + pass + else: + width = img_stitched_height.shape[1] + width_new = img_stitched_width.shape[1] + wdiff = width - width_new + if wdiff > 0: + img_stitched_width = np.hstack((img_stitched_width, img_stitched_width[:, -wdiff:])) + elif wdiff < 0: + img_stitched_width = img_stitched_width[:, :wdiff] + + ov_pos_h, ov_h1, ov_h2, c_corr = self.__get_ov(img_stitched_height, img_stitched_width, dim=0) + + stitch_calibration.append(["ver {}".format(i),ov_pos_h]) + + img_stitched_height = self.__stitch_optimized(img_stitched_height, img_stitched_width, ov_pos_h, ov_h1, ov_h2, blend=True, dim=0) + + self.stitch_calibration = stitch_calibration + + return img_stitched_height, stitch_calibration + + def __stitch_optimized(self, img1, img2, ov_pos, ov1, ov2, blend=True, dim=1): + _dim = len(img1.shape) + + # Early return if no blending needed + if not blend: + ov = ov1 + elif ov_pos <= 1: + ov = ov1 + else: + # Vectorized blending + blend_coef = np.linspace(1.0, 0.0, ov_pos, dtype=np.float32) + + # Prepare blend_coef for broadcasting + if dim == 1: # Horizontal blending + if _dim == 3: + # Shape: (1, ov_pos, 1) + blend_coef = blend_coef.reshape(1, ov_pos, 1) + else: + # Shape: (1, ov_pos) + blend_coef = blend_coef.reshape(1, ov_pos) + else: # Vertical blending + if _dim == 3: + # Shape: (ov_pos, 1, 1) + blend_coef = blend_coef.reshape(ov_pos, 1, 1) + else: + # Shape: (ov_pos, 1) + blend_coef = blend_coef.reshape(ov_pos, 1) + + # Compute blended overlap in one operation + ov = (ov1.astype(np.float32) * blend_coef + + ov2.astype(np.float32) * (1 - blend_coef)).astype(np.uint8) + + # Avoid unnecessary .copy() calls when possible + if dim == 1: + if _dim == 3: + # Use np.take or slicing without copy when safe + left = img1[:, :img1.shape[1] - ov_pos, :] if img1.shape[1] > ov_pos else img1[:, :0, :] + right = img2[:, ov_pos:, :] + stitched_img = np.concatenate((left, ov, right), axis=1) + else: + left = img1[:, :img1.shape[1] - ov_pos] if img1.shape[1] > ov_pos else img1[:, :0] + right = img2[:, ov_pos:] + stitched_img = np.concatenate((left, ov, right), axis=1) + else: + if _dim == 3: + top = img1[:img1.shape[0] - ov_pos, :, :] if img1.shape[0] > ov_pos else img1[:0, :, :] + bottom = img2[ov_pos:, :, :] + stitched_img = np.concatenate((top, ov, bottom), axis=0) + else: + top = img1[:img1.shape[0] - ov_pos, :] if img1.shape[0] > ov_pos else img1[:0, :] + bottom = img2[ov_pos:, :] + stitched_img = np.concatenate((top, ov, bottom), axis=0) + + return stitched_img + + def __get_ov(self, img1, img2, dim=1): + ''' + default dimension is along axis 1 (width of the images) + ''' + # pass parameters + nominal_ov = self.nominal_ov_pos + bound_ov = self.bound + + cross_corr = [] + h1, w1 = img1.shape[:2] + h2, w2 = img2.shape[:2] + # clamp tested overlap to valid range (1..min dimension) + max_possible = w1 if dim == 1 else h1 + max_possible = min(max_possible, w2 if dim == 1 else h2) + lo = max(1, nominal_ov - bound_ov) + hi = min(max_possible, nominal_ov + bound_ov) + ov_space = range(lo, hi + 1) + + for ov in ov_space: + if dim == 1: + ov_area1 = img1[:, max(0, w1 - ov):, :] + ov_area2 = img2[:, :min(ov, w2), :] + elif dim == 0: + ov_area1 = img1[max(0, h1 - ov):, :, :] + ov_area2 = img2[:min(ov, h2), :, :] + + # require exact shape match (detect_nonblack_regions guarantees uniform tile size) + if ov_area1.size == 0 or ov_area2.size == 0 or ov_area1.shape != ov_area2.shape: + cross_corr.append(-1.0) + continue + + # multi-channel cross correlation (average over channels) + corr = 0.0 + for i in range(min(3, ov_area1.shape[2])): + a = ov_area1[:, :, i].astype(np.float32) + b = ov_area2[:, :, i].astype(np.float32) + denom = np.sqrt(np.sum(a * a) * np.sum(b * b)) + 1e-12 + corr += float(np.sum(a * b) / denom) + corr = corr / float(min(3, ov_area1.shape[2])) + cross_corr.append(corr) + + # pick best overlap (ignore invalid entries) + best_idx = int(np.argmax(cross_corr)) + ov_pos = list(ov_space)[best_idx] + + # extract the overlap regions (assume shapes match) + if dim == 1: + ov_1 = img1[:, max(0, w1 - ov_pos):, :].copy() + ov_2 = img2[:, :min(ov_pos, w2), :].copy() + else: + ov_1 = img1[max(0, h1 - ov_pos):, :, :].copy() + ov_2 = img2[:min(ov_pos, h2), :, :].copy() + return ov_pos, ov_1, ov_2, cross_corr + + +# Helper functions for stitching + def __get_tile_index_by_position(self, x, y, tol=20): + """ + Find flipped tile whose top-left matches (x,y) within tol pixels. + flipped_units: list of (x,y,tile) + """ + i= 0 + for xi, yi, tile in self.units: + if abs(int(x) - int(xi)) <= tol and abs(int(y) - int(yi)) <= tol: + # return tile + return i + i += 1 + return None + + def __get_tile_by_index(self, idx): + """ + Retrieve tile by index + """ + if isinstance(idx, int): + idx = [idx] + + if len(idx) > len(self.units): + raise ValueError("Index exceeds number of tiles.") + + tile_list = [] + for i in range(len(idx)): + [xi, yi, tile] = self.units[idx[i]] + tile_list.append(tile) + + return tile_list + + def __correct_edge_bloom(self, img, method="divide", kernel_size=None, clip=True): + """ + Simple illumination correction to reduce edge bloom / vignetting. Only for getting tile boxes. + - method: "divide" (default) or "subtract" + * divide: img_corrected = (img / (bg + eps)) * gain -- preserves colors + * subtract: img_corrected = img - (bg - mean_bg) -- removes low-freq background + - kernel_size: size for large-kernel blur used as background estimate (odd int). + If None, chosen from image size. + Returns corrected uint8 image. + """ + if img is None: + raise ValueError("Input image is None.") + + h, w = img.shape[:2] + if kernel_size is None: + # choose large kernel relative to image size, ensure odd + k = max(31, min(h, w) // 2) + if k % 2 == 0: + k += 1 + kernel_size = k + # convert to float32 for stable ops + img_f = img.astype(np.float32) + # estimate background by large Gaussian blur (works well for smooth bloom) + bg = cv2.GaussianBlur(img_f, (kernel_size, kernel_size), 0) + if method == "subtract": + # remove low-frequency background but keep overall brightness + mean_bg = bg.mean(axis=(0, 1), keepdims=True) + corr = img_f - (bg - mean_bg) + else: + # divide: normalized gain correction + eps = 1e-6 + # compute gain so that mid-level stays near 128 + mean_bg = bg.mean(axis=(0, 1), keepdims=True) + eps + gain = (mean_bg * 0.5) # target scale; 0.5 keeps values reasonable + corr = (img_f / (bg + eps)) * gain + if clip: + corr = np.clip(corr, 0, 255).astype(np.uint8) + else: + corr = corr.astype(np.uint8) + return corr + + def __get_unit_pos(self,idx): + + if isinstance(idx, int): + idx = [idx] + + if len(idx) > len(self.units): + raise ValueError("Index exceeds number of vision units.") + + pos_list = [] + for i in range(len(idx)): + [xi, yi, tile] = self.units[idx[i]] + pos_list.append((xi, yi)) + + return pos_list + + # Computation Functions + def __detect_nonblack_regions(self, img, morph_k=3, n_boxes_target=15, bk_thresh_step=10, bk_thresh_max=100,show = False): + """ + Return binary mask of non-black regions and list of bounding boxes (x,y,w,h). + Uses adaptive thresholding on grayscale + small morphology to be robust to illumination. + + New behavior: after finding candidate boxes, center-crop all boxes to the same + width/height (smallest found) so returned boxes share a common size. + """ + if img is None: + raise ValueError("Input image is None.") + + h, w = img.shape[:2] + n_boxes = 0 + bk_thresh = 35 # initial black threshold + bk_thresh_step = 5 + bk_thresh_max = 100 + + # Also include a low global V threshold to capture colored but dark tiles + hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) + v = hsv[:,:,2] + ww = hh = 0 + while n_boxes != n_boxes_target and bk_thresh <= bk_thresh_max: + _, v_mask = cv2.threshold(v, bk_thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY) # tune 50 if needed + + mask = v_mask + + # Morphology: remove small specks, fill small holes + k = max(1, morph_k) + kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (k, k)) + mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) + mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) + + # find contours of candidate regions + contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + + boxes = [] + for c in contours: + x,y,ww,hh = cv2.boundingRect(c) + boxes.append((x,y,ww,hh)) + + # filter boxes by size (ignore too small or too large tiles) + boxes = self.__filter_boxes_by_size(boxes, (h, w)) + n_boxes = len(boxes) + bk_thresh += bk_thresh_step + + # print("Detected {} candidate boxes with bk_thresh={}".format(n_boxes, bk_thresh - bk_thresh_step)) + if n_boxes == 0: + self.boxes = [] + return n_boxes + # compute common center-crop size: use minimum width/height among boxes + widths = [b[2] for b in boxes] + heights = [b[3] for b in boxes] + target_w = max(1,int(min(widths))) + target_h = max(1,int(min(heights))) + + # center-crop each box to (target_w, target_h) inside original box bounds + cropped_boxes = [] + for (x, y, ww, hh) in boxes: + cx = x + ww // 2 + cy = y + hh // 2 + nx0 = int(cx - target_w // 2) + ny0 = int(cy - target_h // 2) + # clamp to image bounds + nx0 = max(0, min(nx0, w - target_w)) + ny0 = max(0, min(ny0, h - target_h)) + # Convert to (x0, y0, x1, y1) format for direct image region retrieval + nx1 = nx0 + target_w + ny1 = ny0 + target_h + cropped_boxes.append((nx0, ny0, nx1, ny1)) + + # sort boxes left-to-right, top-to-bottom (useful for grid) + cropped_boxes = sorted(cropped_boxes, key=lambda b: (b[1], b[0])) + + self.boxes = cropped_boxes + img_with_boxes = self.draw_boxes(img= img) + if show: + cv2.imshow("Detected Boxes", img_with_boxes) + cv2.waitKey(0) + + img_path = "./config/compound_eye.png" + if os.path.exists(img_path): + cv2.imwrite(img_path, img_with_boxes) + else: + os.makedirs(os.path.dirname(img_path), exist_ok=True) + cv2.imwrite(img_path, img_with_boxes) + # print("Check if compound eye detection image valid: {}".format(img_path)) + return cropped_boxes + + def draw_boxes(self, img, thickness=2): + """ + Draw bounding boxes on the image. + - img: input image (will be copied, not modified in-place) + - thickness: line thickness + Returns: image with drawn boxes + """ + if self.boxes is None or len(self.boxes) == 0: + print("No boxes to draw") + return img + + img_draw = img.copy() + color=(0, 255, 0) + + for i, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(self.boxes): + # Draw rectangle + cv2.rectangle(img_draw, (x0, y0), (x1, y1), color, thickness) + + # Draw index + text_size = cv2.getTextSize(str(i), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, 2)[0] + text_pos = (x0 + 5, y0 + text_size[1] + 5) + # Draw text background and text + cv2.rectangle(img_draw, (text_pos[0] - 2, text_pos[1] - text_size[1] - 2), + (text_pos[0] + text_size[0] + 2, text_pos[1] + 2), (0, 0, 0), -1) + cv2.putText(img_draw, str(i), text_pos, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color, 2) + + return img_draw + + + + def __filter_boxes_by_size(self, boxes, img_shape, min_area_frac=0.018, max_area_frac=0.035): + """ + Remove boxes that are too small or too large relative to the image. + - boxes: list of (x,y,w,h) + - img_shape: (height, width) + - min_area_frac / max_area_frac: allowed area fraction of image + Returns filtered list of boxes. + """ + h, w = img_shape + img_area = h * w + min_area = img_area * float(min_area_frac) + max_area = img_area * float(max_area_frac) + filtered = [] + for (x,y,ww,hh) in boxes: + area = ww * hh + if area < min_area or area > max_area or (abs(ww - hh) > 20): + continue + filtered.append((x,y,ww,hh)) + return filtered \ No newline at end of file diff --git a/src/orisys/StructuredGrid.py b/src/orisys/StructuredGrid.py new file mode 100644 index 0000000..ea4d117 --- /dev/null +++ b/src/orisys/StructuredGrid.py @@ -0,0 +1,408 @@ +''' +Copyright (c) 2015, Harsh Bhatia (bhatia4@llnl.gov) +All rights reserved. + +Redistribution and use in source and binary forms, with or without +modification, are permitted provided that the following conditions are met: +1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this +list of conditions and the following disclaimer. +2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, +this list of conditions and the following disclaimer in the documentation +and/or other materials provided with the distribution. +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE +FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL +DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR +SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER +CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, +OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE +OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. +''' + +import numpy +import sys +from .timer import Timer + +# Try to import CuPy for GPU acceleration +try: + import cupy as cp + CUPY_AVAILABLE = True +except ImportError: + cp = None + CUPY_AVAILABLE = False + +# ------------------------------------------------------------------------------ +class StructuredGrid(object): + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- + def __init__(self, **kwargs): + + ''' + kwargs: + grid: ndarray of grid dimensions (Y,X) or (Z,Y,X) + spacings: ndarray of grid spacings (dy, dx) or (dz, dy, dx) + verbose: verbosity level + ''' + + args = kwargs.keys() + + if ('grid' not in args) or ('spacings' not in args): + raise SyntaxError("Dimensions and spacings of the grid are required") + + verbose = 0 + if 'verbose' in args: + verbose = kwargs['verbose'] + + self.dims = kwargs['grid'] + self.dx = kwargs['spacings'] + self.dim = len(self.dims) + + if self.dim != 2 and self.dim != 3: + raise ValueError("StructuredGrid works for 2D and 3D only") + + if self.dim != len(self.dx): + raise ValueError("Dimensions of spacings should match that of the grid") + + # Initialize GPU cache + self._gpu_divcurl_cache = None + + if verbose > 0: + print(' Initializing', self.dim, 'D structured grid...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- + def divcurl(self, vfield, verbose=False): + # compute div and curl of vfield (vector field) + #if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] - self.dims).any(): + if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of vector field should match that of the grid") + + if verbose: + print(' Computing div and curl...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + if self.dim == 2: + + # self.dx = (dy,dx) + dudy, dudx = numpy.gradient(vfield[:,:,0], self.dx[0], self.dx[1]) + dvdy, dvdx = numpy.gradient(vfield[:,:,1], self.dx[0], self.dx[1]) + + numpy.add(dudx, dvdy, dudx) + numpy.subtract(dvdx, dudy, dvdx) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (dudx, dvdx) + + elif self.dim == 3: + + # self.dx = (dz,dy,dx) + dudz, dudy, dudx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,0], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dvdz, dvdy, dvdx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,1], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dwdz, dwdy, dwdx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,2], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + + numpy.add(dudx, dvdy, dudx) + numpy.add(dudx, dvdz, dudx) + + numpy.subtract(dwdy, dvdz, dwdy) + numpy.subtract(dudz, dwdx, dudz) + numpy.subtract(dvdx, dudy, dvdx) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (dudx, dwdy, dudz, dvdx) + + def divcurl_gpu(self, vfield, verbose=False): + """ + GPU-accelerated computation of divergence and curl of vector field. + Uses CuPy for faster gradient computation on GPU. + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print('CuPy not available, falling back to CPU') + return self.divcurl(vfield, verbose) + + if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of vector field should match that of the grid") + + if verbose: + print(' Computing div and curl on GPU...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + if self.dim == 2: + # Transfer to GPU + vfield_gpu = cp.asarray(vfield, dtype=cp.float32) + + # Compute gradients on GPU + dudy, dudx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,0], self.dx[0], self.dx[1]) + dvdy, dvdx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,1], self.dx[0], self.dx[1]) + + # Compute div and curl on GPU + div_gpu = dudx + dvdy + curl_gpu = dvdx - dudy + + # Transfer back to CPU + div = cp.asnumpy(div_gpu) + curl = cp.asnumpy(curl_gpu) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (div, curl) + + elif self.dim == 3: + # Transfer to GPU + vfield_gpu = cp.asarray(vfield, dtype=cp.float32) + + # Compute gradients on GPU + dudz, dudy, dudx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,0], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dvdz, dvdy, dvdx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,1], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dwdz, dwdy, dwdx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,2], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + + # Compute div and curl components on GPU + div_gpu = dudx + dvdy + dwdz + curlu_gpu = dwdy - dvdz + curlv_gpu = dudz - dwdx + curlw_gpu = dvdx - dudy + + # Transfer back to CPU + div = cp.asnumpy(div_gpu) + curlu = cp.asnumpy(curlu_gpu) + curlv = cp.asnumpy(curlv_gpu) + curlw = cp.asnumpy(curlw_gpu) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (div, curlu, curlv, curlw) + + def curl3D(self, vfield, verbose=False): + + #if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] - self.dims).any(): + if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of vector field should match that of the grid") + + if self.dim != 3: + raise ValueError("curl3D works only for 2D") + + if verbose: + print(' Computing curl...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + # self.dx = (dz,dy,dx) + dudz, dudy, dudx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,0], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dvdz, dvdy, dvdx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,1], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dwdz, dwdy, dwdx = numpy.gradient(vfield[:,:,:,2], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + + numpy.subtract(dwdy, dvdz, dwdy) + numpy.subtract(dudz, dwdx, dudz) + numpy.subtract(dvdx, dudy, dvdx) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (dwdy, dudz, dvdx) + + def curl3D_gpu(self, vfield, verbose=False): + """ + GPU-accelerated computation of curl for 3D vector field. + Uses CuPy for faster gradient computation on GPU. + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print('CuPy not available, falling back to CPU') + return self.curl3D(vfield, verbose) + + if (vfield.shape[-1] != self.dim) or (vfield.shape[0:self.dim] != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of vector field should match that of the grid") + + if self.dim != 3: + raise ValueError("curl3D works only for 3D") + + if verbose: + print(' Computing curl on GPU...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + # Transfer to GPU + vfield_gpu = cp.asarray(vfield, dtype=cp.float32) + + # Compute gradients on GPU + dudz, dudy, dudx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,0], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dvdz, dvdy, dvdx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,1], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + dwdz, dwdy, dwdx = cp.gradient(vfield_gpu[:,:,:,2], self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + + # Compute curl components on GPU + curl_u = dwdy - dvdz + curl_v = dudz - dwdx + curl_w = dvdx - dudy + + # Transfer back to CPU + curlu = cp.asnumpy(curl_u) + curlv = cp.asnumpy(curl_v) + curlw = cp.asnumpy(curl_w) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return (curlu, curlv, curlw) + + def rotated_gradient(self, sfield, verbose=False): + + if (sfield.shape != self.dims): + #if (sfield.shape - self.dims).any(): + raise ValueError("Dimensions of scalar field should match that of the grid") + + if self.dim != 2: + raise ValueError("rotated_gradient works only for 2D") + + if verbose: + print(' Computing rotated gradient...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + ddy, ddx = numpy.gradient(sfield, self.dx[0], self.dx[1]) + ddy *= -1.0 + + grad = numpy.stack((ddy, ddx), axis=-1) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return grad + + def rotated_gradient_gpu(self, sfield, verbose=False): + """ + GPU-accelerated computation of rotated gradient for 2D scalar field. + Uses CuPy for faster gradient computation on GPU. + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print('CuPy not available, falling back to CPU') + return self.rotated_gradient(sfield, verbose) + + if (sfield.shape != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of scalar field should match that of the grid") + + if self.dim != 2: + raise ValueError("rotated_gradient works only for 2D") + + if verbose: + print(' Computing rotated gradient on GPU...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + # Transfer to GPU + sfield_gpu = cp.asarray(sfield, dtype=cp.float32) + + # Compute gradients on GPU + ddy, ddx = cp.gradient(sfield_gpu, self.dx[0], self.dx[1]) + ddy *= -1.0 + + # Stack and transfer back to CPU + grad_gpu = cp.stack((ddy, ddx), axis=-1) + grad = cp.asnumpy(grad_gpu) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return grad + + def gradient(self, sfield, verbose=False): + + if (sfield.shape != self.dims): + #if (sfield.shape - self.dims).any(): + raise ValueError("Dimensions of scalar field should match that of the grid") + + if verbose: + print(' Computing gradient...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + if self.dim == 2: + + # self.dx = (dy,dx) + ddy, ddx = numpy.gradient(sfield, self.dx[0], self.dx[1]) + grad = numpy.stack((ddx, ddy), axis = -1) + + elif self.dim == 3: + + # self.dx = (dz,dy,dx) + ddz, ddy, ddx = numpy.gradient(sfield, self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + grad = numpy.stack((ddx, ddy, ddz), axis = -1) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return grad + + def gradient_gpu(self, sfield, verbose=False): + """ + GPU-accelerated computation of gradient for scalar field. + Uses CuPy for faster gradient computation on GPU. + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print('CuPy not available, falling back to CPU') + return self.gradient(sfield, verbose) + + if (sfield.shape != self.dims): + raise ValueError("Dimensions of scalar field should match that of the grid") + + if verbose: + print(' Computing gradient on GPU...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + # Transfer to GPU + sfield_gpu = cp.asarray(sfield, dtype=cp.float32) + + if self.dim == 2: + # Compute gradients on GPU + ddy, ddx = cp.gradient(sfield_gpu, self.dx[0], self.dx[1]) + grad_gpu = cp.stack((ddx, ddy), axis=-1) + + elif self.dim == 3: + # Compute gradients on GPU + ddz, ddy, ddx = cp.gradient(sfield_gpu, self.dx[0], self.dx[1], self.dx[2]) + grad_gpu = cp.stack((ddx, ddy, ddz), axis=-1) + + # Transfer back to CPU + grad = cp.asnumpy(grad_gpu) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return grad + + def clear_gpu_cache(self): + """Clear GPU cache to free GPU memory""" + if self._gpu_divcurl_cache is not None: + self._gpu_divcurl_cache = None + if CUPY_AVAILABLE: + cp.get_default_memory_pool().free_all_blocks() + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- diff --git a/src/orisys/UnstructuredGrid.py b/src/orisys/UnstructuredGrid.py new file mode 100644 index 0000000..698247a --- /dev/null +++ b/src/orisys/UnstructuredGrid.py @@ -0,0 +1,424 @@ +''' +Copyright (c) 2015, Harsh Bhatia (bhatia4@llnl.gov) +All rights reserved. + +Redistribution and use in source and binary forms, with or without +modification, are permitted provided that the following conditions are met: +1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this +list of conditions and the following disclaimer. +2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, +this list of conditions and the following disclaimer in the documentation +and/or other materials provided with the distribution. +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE +FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL +DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR +SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER +CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, +OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE +OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. +''' + +import sys +import numpy +from scipy import spatial +from .timer import Timer + +class UnstructuredGrid(object): + + '''Class to support nHHD on unstructured grids (triangular and tetrahedral)''' + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- + def need_volumes(self, verbose=False): + + ''' Compute volumes/areas for vertices, simplices, and corners''' + + if self.pvolumes.shape != (0,): + return self.pvolumes + + def tri_area(o,a,b): + return numpy.linalg.norm(numpy.cross(b-o,a-o)) / 2.0 + + def tet_volume(o,a,b,c): + return numpy.abs(numpy.dot(a-o,numpy.cross(b-o,c-o))) / 6.0 + + if verbose: + print(' Computing point areas/volumes...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + self.svolumes = numpy.zeros(self.nsimplices,) + self.pvolumes = numpy.zeros(self.nvertices,) + self.cvolumes = numpy.zeros((self.nsimplices,self.dim+1)) + + # triangulation + if self.dim == 2: + + for sidx in xrange(self.nsimplices): + + simp = self.simplices[sidx] + verts = self.vertices[simp] + + self.svolumes[sidx] = tri_area(verts[0], verts[1], verts[2]) + + # edge weights + e = [ verts[2]-verts[1], verts[0]-verts[2], verts[1]-verts[0] ] + l2 = [ numpy.dot(e[0],e[0]), numpy.dot(e[1],e[1]), numpy.dot(e[2],e[2]) ] + ew = [ l2[0]*(l2[1]+l2[2]-l2[0]), l2[1]*(l2[2]+l2[0]-l2[1]),l2[2]*(l2[0]+l2[1]-l2[2]) ] + + # corner areas + if (ew[0] <= 0): + self.cvolumes[sidx,1] = -0.25 * l2[2] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[0], e[2]) + self.cvolumes[sidx,2] = -0.25 * l2[1] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[0], e[1]) + self.cvolumes[sidx,0] = self.svolumes[sidx] - self.cvolumes[sidx,1] - self.cvolumes[sidx,2] + elif (ew[1] <= 0): + self.cvolumes[sidx,2] = -0.25 * l2[0] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[1], e[0]); + self.cvolumes[sidx,0] = -0.25 * l2[2] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[1], e[2]); + self.cvolumes[sidx,1] = self.svolumes[sidx] - self.cvolumes[sidx,2] - self.cvolumes[sidx,0]; + elif (ew[2] <= 0): + self.cvolumes[sidx,0] = -0.25 * l2[1] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[2], e[1]); + self.cvolumes[sidx,1] = -0.25 * l2[0] * self.svolumes[sidx] / numpy.dot(e[2], e[0]); + self.cvolumes[sidx,2] = self.svolumes[sidx] - self.cvolumes[sidx,0] - self.cvolumes[sidx,1]; + else: + ewscale = 0.5 * self.svolumes[sidx] / (ew[0] + ew[1] + ew[2]) + for d in xrange(3): + self.cvolumes[sidx,d] = ewscale * (ew[(d+1)%3] + ew[(d+2)%3]) + + self.pvolumes[simp[0]] += self.cvolumes[sidx,0] + self.pvolumes[simp[1]] += self.cvolumes[sidx,1] + self.pvolumes[simp[2]] += self.cvolumes[sidx,2] + + # tetrahedralization + elif self.sdim == 3: + + raise ValueError('TODO: pvolumes for 3D') + for sidx in xrange(self.nsimplices): + + simp = self.simplices[sidx] + verts = self.vertices[simp] + + self.svolumes[sidx] = tet_volume(verts[0], verts[1], verts[2], verts[3]) + + for v in simp: + self.pvolumes[v] += self.svolumes[sidx] / 4.0 + + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + return self.pvolumes + + def need_adjacentfaces(self, verbose=False): + + ''' + Find adjacent faces for each vertex + as list of lists + ''' + + if len(self.adjacent_faces) != 0: + return self.adjacent_faces + + if verbose: + print(' Computing adjacent_faces...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + numadjacentfaces = numpy.zeros(self.nvertices, dtype=int) + for f in self.simplices: + for i in xrange(3): + numadjacentfaces[f[i]] += 1 + + # can be optimized further by avoiding "append"? + self.adjacent_faces = [[] for _ in xrange(self.nvertices)] + for fidx in xrange(self.nsimplices): + for i in xrange(3): + self.adjacent_faces[self.simplices[fidx, i]].append(fidx) + + if verbose: + print('Done!', end ='') + mtimer.end() + + return self.adjacent_faces + + def need_acrossedge(self, verbose=False): + + ''' + Find adjacent faces for each face (across each edge) + as ndarray of ints: shape (nsimplex, 3) + -1 denotes a face on the boundary (no face across edge) + ''' + if self.across_edge.shape != (0,0): + return self.across_edge + + self.need_adjacentfaces(verbose) + + if verbose: + print(' Computing across_edge...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + self.across_edge = -1 * numpy.ones((self.nsimplices, 3), dtype=numpy.int) + + for fidx in xrange(self.nsimplices): + for i in xrange(3): + + if self.across_edge[fidx, i] != -1: + continue + + v1 = self.simplices[fidx, (i+1)%3] + v2 = self.simplices[fidx, (i+2)%3] + + for other in self.adjacent_faces[v1]: + + if other == fidx: + continue + + if other not in self.adjacent_faces[v2]: + continue + + oface = self.simplices[other] + j = numpy.where(oface == v1)[0] + j = (j+1)%3 + + if oface[(j+1)%3] != v2: + continue + + self.across_edge[fidx, i] = other + self.across_edge[other, j] = fidx + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + return self.across_edge + + def need_boundary(self, verbose=False): + + ''' + Find boundary of the triangulation + as collection of boundary edeges as an array of [face, k] + ''' + + if self.bedges.shape != (0,0): + return self.bedges + + self.need_acrossedge(verbose) + + if verbose: + print(' Computing the boundary...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + # find all boundary faces and edges + bfaces = [fidx for fidx in xrange(self.nsimplices) if -1 in self.across_edge[fidx]] + bedges = [] + + for fidx in bfaces: + face = self.simplices[fidx] + nbrs = self.across_edge[fidx] + bedges.extend( [[fidx, k] for k in xrange(3) if nbrs[k] == -1] ) + + self.bedges = numpy.array(bedges) + if verbose: + print(' Done! found', self.bedges.shape[0], 'boundary edges', end ='') + mtimer.end() + + return self.bedges + + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- + def __init__(self, **kwargs): + + ''' + kwargs: + vertices: ndarray of shape (nverts, dim) # dim = 2,3 + simplices: ndarray of shape (nfaces, dim+1) + verbose: verbosity level + ''' + + args = kwargs.keys() + + if 'vertices' not in args: + raise SyntaxError("Mesh object needs vertex data") + + verbose = 2 + if 'verbose' in args: + verbose = kwargs['verbose'] + + self.vertices = kwargs['vertices'] + self.dim = self.vertices.shape[1] + self.nvertices = self.vertices.shape[0] + + if self.dim != 2 and self.dim != 3: + raise SyntaxError("Mesh object works for 2D and 3D only") + + if verbose > 0: + print(' Initializing', self.dim, 'D mesh with', self.nvertices, 'vertices...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + if verbose > 1: + print('') + + # create simplices if needed + if 'simplices' in args: + self.Delaunay = None + self.simplices = kwargs['simplices'] + if verbose > 1: + print(' got', self.simplices.shape[0], 'simplices') + else: + if verbose > 1: + print(' creating Delaunay mesh...') + sys.stdout.flush() + + self.Delaunay = spatial.Delaunay(self.vertices) + self.simplices = self.Delaunay.simplices + + if verbose > 1: + print(' Done! created', self.simplices.shape[0], 'simplices') + sys.stdout.flush() + + self.nsimplices = self.simplices.shape[0] + if self.dim != self.simplices.shape[1]-1: + raise SyntaxError("Dimension mismatch! pdim = "+str(pdim)+" and sdim = "+str(sdim)+" do not match!") + + self.adjacent_faces = [] + self.across_edge = numpy.empty((0,0)) + self.bedges = numpy.empty((0,0)) + self.pvolumes = numpy.empty(0) + + self.need_volumes(verbose > 1) + self.need_boundary(verbose > 1) + #self.need_meshmatrices(verbose > 1) + + if verbose > 0: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- + def divcurl(self, vfield, verbose=False): + + if vfield.shape != (self.nsimplices, self.dim): + print('UnstructuredGrid.divcurl', vfield.shape, self.dim, self.vertices.shape, self.simplices.shape) + raise ValueError("UnstructuredGrid requires a valid-dimensional vector field") + + if verbose: + print(' Computing divcurl...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + div = numpy.zeros(self.nvertices) + curlw = numpy.zeros(self.nvertices) + + # for each face + for sidx in xrange(self.nsimplices): + + simp = self.simplices[sidx] + + for k in xrange(3): + + v = simp[k] + a = simp[ (k+1)%3 ] + b = simp[ (k+2)%3 ] + + # normal and tangent vectors + tvec = self.vertices[b] - self.vertices[a] # counterclockwise + nvec = numpy.array([-tvec[1], tvec[0]]) # inward + + dn = numpy.dot(nvec, vfield[sidx]) + tn = numpy.dot(tvec, vfield[sidx]) + + div[v] += dn + curlw[v] += tn + + # fix for boundary edges + for bedge in self.bedges: + + sidx = bedge[0] + eidx = bedge[1] + + a = self.simplices[sidx][(eidx+1)%3] + b = self.simplices[sidx][(eidx+2)%3] + + tvec = self.vertices[b] - self.vertices[a] # counterclockwise + nvec = numpy.array([-tvec[1], tvec[0]]) # inward + + dn = numpy.dot(nvec, vfield[sidx]) + dt = numpy.dot(tvec, vfield[sidx]) + + div[a] += dn + div[b] += dn + curlw[a] += tn + curlw[b] += tn + + div = -0.5 * div + curlw = 0.5 * curlw + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + #print('\tdiv =', div.shape, div.min(), div.max()) + #print('\tcurlw =', curlw.shape, curlw.min(), curlw.max()) + + return (div, curlw) + + def gradient(self, sfield, verbose=False): + + if sfield.shape[0] != self.nvertices: + print('UnstructuredGrid.gradient', self.dim, sfield.shape, self.vertices.shape, self.simplices.shape) + raise ValueError("UnstructuredGrid requires a valid-dimensional vector field") + + if verbose: + print(' Computing gradient...', end ='') + sys.stdout.flush() + mtimer = Timer() + + grad = numpy.zeros((self.nsimplices, self.dim)) + + # for 2D + for sidx in xrange(self.nsimplices): + + deb = sidx==0 + + simp = self.simplices[sidx] + f = 0.5 / self.svolumes[sidx] + + if deb: + print(sidx, simp, self.svolumes[sidx], f) + + for k in xrange(3): + + v = simp[k] + a = simp[ (k+1)%3 ] + b = simp[ (k+2)%3 ] + + # normal and tangent vectors + tvec = self.vertices[b] - self.vertices[a] # counterclockwise + nvec = numpy.array([-tvec[1], tvec[0]]) # inward + + grad[sidx] += f * sfield[v] * nvec + + if deb: + print('\t', k, nvec, sfield[v],grad[sidx]) + + if verbose: + print(' Done!', end ='') + mtimer.end() + return grad + + def rotated_gradient(self, sfield): + + rgrad = self.gradient(sfield) + + rgrad[:,[0, 1]] = rgrad[:,[1, 0]] + rgrad[:,0] *= -1.0 + + return rgrad + + # -------------------------------------------------------------------------- + # -------------------------------------------------------------------------- diff --git a/src/orisys/__init__.py b/src/orisys/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..c3cf38a --- /dev/null +++ b/src/orisys/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +""" +Orisys - Optical Tactile Sensor SDK + +A Python library for processing and analyzing optical tactile sensor data, +including image stitching, optical flow tracking, and deformation decomposition. +""" + +__version__ = "0.1.0" +__author__ = "Your Name" + +from .sensor import Sensor + +__all__ = ['Sensor'] diff --git a/src/orisys/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..674fbfb Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/Stitcher.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..a525ab4 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/StructuredGrid.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..eac6192 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/UnstructuredGrid.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..095dfca Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..c78b090 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/nHHD.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..da82c77 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/nPoisson.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..8e19865 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/sensor.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/timer.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/timer.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..4313402 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/timer.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc b/src/orisys/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc new file mode 100644 index 0000000..c3cf7d4 Binary files /dev/null and b/src/orisys/__pycache__/tracker.cpython-310.pyc differ diff --git a/src/orisys/nHHD.py b/src/orisys/nHHD.py new file mode 100644 index 0000000..444646b --- /dev/null +++ b/src/orisys/nHHD.py @@ -0,0 +1,288 @@ +''' +Copyright (c) 2015, Harsh Bhatia (bhatia4@llnl.gov) +All rights reserved. + +Redistribution and use in source and binary forms, with or without +modification, are permitted provided that the following conditions are met: +1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this +list of conditions and the following disclaimer. +2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, +this list of conditions and the following disclaimer in the documentation +and/or other materials provided with the distribution. +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE +FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL +DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR +SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER +CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, +OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE +OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. +''' + +import numpy +from .nPoisson import PoissonSolver +from .StructuredGrid import StructuredGrid +from .UnstructuredGrid import UnstructuredGrid +# import matplotlib.pyplot as plt + +# --------------------------------------------------------------------------- +class nHHD(object): + + # constructor + def __init__(self, **kwargs): + + args = kwargs.keys() + + if ('grid' in args) == ('points' in args): + raise SyntaxError("nHHD Solver needs either shape of a regular grid or the points in an rectilinear/unstructured grid") + + if ('grid' in args) != ('spacings' in args): + raise SyntaxError("nHHD needs spacings for regular grid") + + if 'grid' in args: + + self.mesh = StructuredGrid(grid=kwargs['grid'], spacings=kwargs['spacings']) + self.psolver = PoissonSolver(grid=self.mesh.dims, spacings=self.mesh.dx) + + elif 'points' in args: + + if 'simplices' in args: + self.mesh = UnstructuredGrid(vertices=kwargs['points'], simplices=kwargs['simplices']) + else: + self.mesh = UnstructuredGrid(vertices=kwargs['points']) + + self.psolver = PoissonSolver(points=self.mesh.vertices, pvolumes=self.mesh.pvolumes) + + self.dim = self.mesh.dim + if (self.dim != 2) and (self.dim != 3): + raise ValueError("nHHD Solver works only for 2 and 3 dimensions") + + self.psolver.prepare(False) + + # create the 3-component decomposition + def decompose(self, vfield, verbose=0): + + if vfield.shape[-1] != self.dim: + raise ValueError("nHHD.decompose requires a valid-dimensional vector field") + + if verbose > 0: + print( '\n ==> nhhd.decompose', vfield.shape) + + if self.dim == 2: + + # compute div curl + (self.div, self.curlw) = self.mesh.divcurl(vfield) + + if verbose > 0: + print( 'div =', self.div.shape, self.div.min(), self.div.max()) + print( 'curlw =', self.curlw.shape, self.curlw.min(), self.curlw.max()) + + # compute potentials + self.nD = self.psolver.solve_gpu(self.div, verbose > 0) #1) + if verbose > 0: + print( 'nD =', self.nD.shape, self.nD.min(), self.nD.max()) + + self.nRu = self.psolver.solve_gpu(self.curlw, verbose > 0) #1) + if verbose > 0: + print( 'nR =', self.nRu.shape, self.nRu.min(), self.nRu.max()) + + # compute fields as gradients of potentials + self.d = self.mesh.gradient(self.nD) + if verbose > 0: + print( 'd =', self.d.shape, self.d.min(), self.d.max()) + + self.r = self.mesh.rotated_gradient(self.nRu) + if verbose > 0: + print( 'r =', self.r.shape, self.r.min(), self.r.max()) + else: + + # compute div curl + (self.div, self.curlu, self.curlv, self.curlw) = self.mesh.divcurl(vfield) + + if verbose > 0: + print( 'div =', self.div.shape, self.div.min(), self.div.max()) + print( 'curlu =', self.curlu.shape, self.curlu.min(), self.curlu.max()) + print( 'curlv =', self.curlv.shape, self.curlv.min(), self.curlv.max()) + print( 'curlw =', self.curlw.shape, self.curlw.min(), self.curlw.max()) + + # compute potentials + self.nD = self.psolver.solve_gpu(self.div, verbose > 0) #1) + if verbose > 0: + print( 'nD =', self.nD.shape, self.nD.min(), self.nD.max()) + + self.nRu = self.psolver.solve_gpu(self.curlu, verbose > 0) + self.nRu *= -1.0 + if verbose > 0: + print( 'nRu =', self.nRu.shape, self.nRu.min(), self.nRu.max()) + + self.nRv = self.psolver.solve_gpu(self.curlv, verbose > 0) + self.nRv *= -1.0 + if verbose > 0: + print( 'nRv =', self.nRv.shape, self.nRv.min(), self.nRv.max()) + + self.nRw = self.psolver.solve_gpu(self.curlw, verbose > 0) + self.nRw *= -1.0 + + if verbose > 0: + print( 'nRw =', self.nRw.shape, self.nRw.min(), self.nRw.max()) + + # compute divergent field as gradient of D potential + self.d = self.mesh.gradient(self.nD) + if verbose > 0: + print( 'd =', self.d.shape, self.d.min(), self.d.max()) + + # temporary use of r + self.r = numpy.stack((self.nRu, self.nRv, self.nRw), axis = -1) + + # compute rotational field as curl of R potential + (cu, cv, cw) = self.mesh.curl3D(self.r) + self.r = numpy.stack((cu, cv, cw), axis = -1) + if verbose > 0: + print( 'r =', self.r.shape, self.r.min(), self.r.max()) + + self.h = numpy.add(self.d, self.r) + numpy.subtract(vfield, self.h, self.h) + + if verbose > 0: + print( 'h =', self.h.shape, self.h.min(), self.h.max()) + + def decompose_batch(self, vfield, verbose=0): + + if vfield.shape[-1] != self.dim: + raise ValueError("nHHD.decompose requires a valid-dimensional vector field") + + if verbose > 0: + print( '\n ==> nhhd.decompose', vfield.shape) + + if self.dim == 2: + + # compute div curl using GPU + (self.div, self.curlw) = self.mesh.divcurl(vfield) + + if verbose > 0: + print( 'div =', self.div.shape, self.div.min(), self.div.max()) + print( 'curlw =', self.curlw.shape, self.curlw.min(), self.curlw.max()) + + # compute potentials using batch GPU solver + batch_inputs = [self.div, self.curlw] + batch_results = self.psolver.solve_gpu_batch(batch_inputs, verbose > 0) + + self.nD = batch_results[0] + self.nRu = batch_results[1] + + if verbose > 0: + print( 'nD =', self.nD.shape, self.nD.min(), self.nD.max()) + print( 'nR =', self.nRu.shape, self.nRu.min(), self.nRu.max()) + + # compute fields as gradients of potentials + self.d = self.mesh.gradient(self.nD) + if verbose > 0: + print( 'd =', self.d.shape, self.d.min(), self.d.max()) + + self.r = self.mesh.rotated_gradient(self.nRu) + if verbose > 0: + print( 'r =', self.r.shape, self.r.min(), self.r.max()) + else: + + # compute div curl + (self.div, self.curlu, self.curlv, self.curlw) = self.mesh.divcurl(vfield) + + if verbose > 0: + print( 'div =', self.div.shape, self.div.min(), self.div.max()) + print( 'curlu =', self.curlu.shape, self.curlu.min(), self.curlu.max()) + print( 'curlv =', self.curlv.shape, self.curlv.min(), self.curlv.max()) + print( 'curlw =', self.curlw.shape, self.curlw.min(), self.curlw.max()) + + # compute potentials using batch GPU solver + batch_inputs = [self.div, self.curlu, self.curlv, self.curlw] + batch_results = self.psolver.solve_gpu_batch(batch_inputs, verbose > 0) + + self.nD = batch_results[0] + self.nRu = batch_results[1] * -1.0 + self.nRv = batch_results[2] * -1.0 + self.nRw = batch_results[3] * -1.0 + + if verbose > 0: + print( 'nD =', self.nD.shape, self.nD.min(), self.nD.max()) + print( 'nRu =', self.nRu.shape, self.nRu.min(), self.nRu.max()) + print( 'nRv =', self.nRv.shape, self.nRv.min(), self.nRv.max()) + print( 'nRw =', self.nRw.shape, self.nRw.min(), self.nRw.max()) + + # compute divergent field as gradient of D potential + self.d = self.mesh.gradient(self.nD) + if verbose > 0: + print( 'd =', self.d.shape, self.d.min(), self.d.max()) + + # temporary use of r + self.r = numpy.stack((self.nRu, self.nRv, self.nRw), axis = -1) + + # compute rotational field as curl of R potential + (cu, cv, cw) = self.mesh.curl3D(self.r) + self.r = numpy.stack((cu, cv, cw), axis = -1) + if verbose > 0: + print( 'r =', self.r.shape, self.r.min(), self.r.max()) + + self.h = numpy.add(self.d, self.r) + numpy.subtract(vfield, self.h, self.h) + + if verbose > 0: + print( 'h =', self.h.shape, self.h.min(), self.h.max()) + + def get_force(self, vfield, verbose=False): + + mgrid = numpy.mgrid[0: vfield.shape[0], 0: vfield.shape[1]] + grid = numpy.stack((mgrid[0], mgrid[1]), axis =2) + # print(grid.shape) + + + self.decompose(vfield, verbose) + + self.Sn = numpy.sum(numpy.absolute(self.d)) + # print("Sn is:", self.Sn) + + self.Stx = abs(numpy.sum(self.h[:, :, 0])) + self.Sty = abs(numpy.sum(self.h[:, :, 1])) + # print("Stx is:", self.Stx) + # print("Sty is:", self.Sty) + + nR_max_loc = numpy.unravel_index(numpy.argmax(self.nRu, axis = None), self.nRu.shape) + nR_min_loc = numpy.unravel_index(numpy.argmin(self.nRu, axis = None), self.nRu.shape) + + # print(nR_max_loc) + + r_p = grid - nR_max_loc + r_n = grid - nR_min_loc + + self.Stor = numpy.sum(numpy.cross(r_p, self.r)) + numpy.sum(numpy.cross(r_n, self.r)) + # print("Stor is:", self.Stor) + + output = numpy.array([self.Sn, self.Stx, self.Sty, self.Stor]) + + flag = False + if self.Sn >=300 and self.Stx >= 300 and self.Sty >= 300 and numpy.abs(self.Stor) >= 1000: + flag = True + # print(flag) + return flag,output + # return self.d, self.h, numpy.cross(r_p, self.r) , numpy.cross(r_n, self.r) + + def get_shear(self): + + return self.h + + def get_normal(self): + + return self.d + + # def plot_2d_information(self,value): + # fig,ax = plt.subplots() + # x,y = [],[] + # for i in range (1000000000000): + # x.append(i) + # y.append(value) + # ax.cla() + # ax.plot(x,y,'b',lw=1) + + # plt.pause(0.1) +# --------------------------------------------------------------------------- diff --git a/src/orisys/nPoisson.py b/src/orisys/nPoisson.py new file mode 100644 index 0000000..4bcee3b --- /dev/null +++ b/src/orisys/nPoisson.py @@ -0,0 +1,518 @@ +''' +Copyright (c) 2015, Harsh Bhatia (bhatia4@llnl.gov) +All rights reserved. + +Redistribution and use in source and binary forms, with or without +modification, are permitted provided that the following conditions are met: +1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this +list of conditions and the following disclaimer. +2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, +this list of conditions and the following disclaimer in the documentation +and/or other materials provided with the distribution. +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE +FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL +DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR +SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER +CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, +OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE +OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. +''' + +import numpy +from scipy import signal, spatial +from .timer import Timer + +# Try to import CuPy for GPU acceleration +try: + import cupy as cp + import cupyx.scipy.signal as cp_signal + CUPY_AVAILABLE = True +except ImportError: + cp = None + cp_signal = None + CUPY_AVAILABLE = False + + +''' +# ------------------------------------------------------------------------------ + Poisson Solver for 1D, 2D, and 3D scalar fields. + Data may be defined on a rectlinear grid or unstructured points. + + 1) create an object + PoissonSolver(args) + 'solver' : type of solver + 'S' for spatial convolution + only option for unstructured points + 'F' for convolution in frequency space + default option for regular grids + + --> for regular grid + 'grid' : shape of the rectlinear grid + tuple of dimensions (Z,Y,X) + 'spacings' : spacings of the rectlinear grid + tuple of spacings (dz,dy,dx) + + --> for unstrucutred points + 'points' : unstructured points + numpy array of shape (N, dim) + 'pvolumes' : point volumes for each point + numpy array of shape (N, 1) + + 2) call prepare() + this initializes internal datastructures depending upon the mesh. + + Once initialized, solve() can be called any number of times to + solve the Poisson equation on the same domain. If the domain + changes (e.g., a Lagrangian mesh), create a new object. + + 3) call solve(f), where, f is a numpy array defining a scalar field + + for rectlinear grid, f.shape = grid.shape + for unstructured points, f.shape = (points.shape[0], 1) + +# ------------------------------------------------------------------------------ +''' + +class PoissonSolver(object): + + # constructor + def __init__(self, **kwargs): + + args = kwargs.keys() + + if ('grid' in args) == ('points' in args): + raise SyntaxError("Poisson Solver needs either shape of a regular grid or the points in an rectilinear/unstructured grid") + + if ('grid' in args) != ('spacings' in args): + raise SyntaxError("Poisson Solver needs spacings for regular grid") + + if ('points' in args) != ('pvolumes' in args): + raise SyntaxError("Poisson Solver needs point volumes for unstructured points") + + # (default) data type + self.dtype = numpy.float32 + if 'dtype' in args: + self.dtype = kwargs['dtype'] + + if 'grid' in args: + self.ptype = 'G' + self.stype = 'F' # default + self.gdims = kwargs['grid'] + self.gdx = kwargs['spacings'] + self.dim = len(self.gdims) + if self.dim != len(self.gdx): + raise ValueError("Dimensions of spacings should match that of the grid") + + elif 'points' in args: + self.ptype = 'P' + self.stype = 'S' # only option + self.points = kwargs['points'] + self.pvolumes = kwargs['pvolumes'] + self.dim = len(self.points.shape) + if self.pvolumes.shape[0] != self.points.shape[0]: + raise ValueError("Number of pvolumes should match that of the points") + + if 'solver' in args: + if (kwargs['solver'] != 'S' and kwargs['solver'] != 'F'): + raise SyntaxError('Solver can be only of type S(patial) or F(requency)') + + if (kwargs['solver'] == 'F') and ('points' in args): + raise SyntaxError('Only Spatial solver supported for unstructured points') + + if (kwargs['solver'] == 'S') and ('grid' in args): + raise SyntaxError('Frequncy solver strongly suggested for structured grids') + + self.stype = kwargs['solver'] + + if (self.dim > 3): + raise ValueError("Poisson Solver works only for 1, 2, or 3 dimensions") + + self.ready = False + self._gpu_cache = None # Cache for GPU arrays + # if (self.ptype == 'G'): + # print( 'PoissonSolver:', self.dim, 'D grid =', self.gdims, 'with spacings', self.gdx) + # elif (self.ptype == 'P'): + # print( 'PoissonSolver', self.dim, 'D points =', self.points.shape) + + # -------------------------------------------------------------------------- + # create the Green's function in appropriate representation + # -------------------------------------------------------------------------- + + # generate a grid -(N-1) to (N-1) to define distance function + # where N is the size of the original grid + def _create_radialGrid(self, verbose): + + mtimer = Timer() + if verbose: + print( ' - creating distance kernel:', end ='') + + rdims = tuple(2*d - 1 for d in self.gdims) + + R = numpy.indices(rdims, dtype=self.dtype) + for d in range(self.dim): + R[d] += 1-self.gdims[d] + R[d] *= self.gdx[d] + + if self.dim == 1: + numpy.absolute(R[0], R[0]) + R = R[0] + + elif self.dim == 2: + numpy.hypot(R[1], R[0], R[0]) + R = R[0] + + # half of the average grid spacing + zval = 0.5 * (self.gdx[0]+self.gdx[1]) / 2.0 + R[self.gdims[0]-1, self.gdims[1]-1] = zval + + elif self.dim == 3: + numpy.hypot(R[2], R[1], R[1]) + numpy.hypot(R[1], R[0], R[0]) + R = R[0] + + # half of the average grid spacing + zval = 0.5 * (self.gdx[0]+self.gdx[1]+self.gdx[2]) / 3.0 + R[self.gdims[0]-1, self.gdims[1]-1, self.gdims[2]-1] = zval + + if verbose: + print( R.shape, R.min(), R.max()) + mtimer.end() + + return R + + # -------------------------------------------------------------------------- + # scale a function by point volumes for correct integration + def _scale(self, func): + + if self.ptype == 'P': + return numpy.multiply(func, self.pvolumes) + + elif self.ptype == 'G': + sfunc = func * numpy.prod(self.gdx) + + ''' + # volume of the boundary elements is only half the voxel + if self.dim == 1: + sfunc[ 0] *= 0.5 + sfunc[-1] *= 0.5 + elif self.dim == 2: + sfunc[ 0, :] *= 0.5 + sfunc[-1, :] *= 0.5 + sfunc[ :, 0] *= 0.5 + sfunc[ :,-1] *= 0.5 + elif self.dim == 3: + sfunc[ 0, :, :] *= 0.5 + sfunc[-1, :, :] *= 0.5 + sfunc[ :, 0, :] *= 0.5 + sfunc[ :,-1, :] *= 0.5 + sfunc[ :, :, 0] *= 0.5 + sfunc[ :, :,-1] *= 0.5 + ''' + return sfunc + + def prepare(self, verbose=False): + + # ---------------------------------------------------------------------- + gtimer = Timer() + if verbose: + print( '\nInitializing Poisson solver, type =', self.stype) + + # ---------------------------------------------------------------------- + # generate a grid to store pairwise distances to store Green's function + self.G = None # definition depends upon solver type + + # ---------------------------------------------------------------------- + # for Fourier solution, + if self.stype == 'F': + + if self.ptype == 'G': + self.G = self._create_radialGrid(verbose) + + elif self.ptype == 'P': + raise SyntaxError('Frequncy solver not supported for unstructured points') + #self.G = create_distArray() + + # ---------------------------------------------------------------------- + # for spatial solution, + # use the pairwise distance matrix, N x N + # where N is the number of points + elif self.stype == 'S': + + if self.ptype == 'G': + raise SyntaxError('Spatial solver not suggested for structured grids') + #self.G = self.create_points(verbose) + + elif self.ptype == 'P': + # for 1D points, add an extra axis + if (self.dim == 1) and (len(self.points.shape) == 1): + self.points = self.points[:,numpy.newaxis] + + # create pairwise distance matrix now + ltimer = Timer() + self.G = spatial.distance.cdist(self.points, self.points) + + # TODO: use a good approximation here + zval = numpy.power(10.0, -10.0) + self.G += zval * numpy.identity(self.G.shape[0]) + + if verbose: + print(' - created pairwise distance matrix:', self.G.shape, self.G.min(), self.G.max(), end = "") + ltimer.end() + + # ---------------------------------------------------------------------- + # compute the Green's function + ltimer = Timer() + if verbose: + print( ' - computing the Green\'s function:') + + if self.dim == 1: + numpy.multiply(self.G, 0.5, self.G) + + elif self.dim == 2: + numpy.log(self.G, self.G) + numpy.multiply(self.G, (0.5 / numpy.pi), self.G) + + elif self.dim == 3: + numpy.reciprocal(self.G, self.G) + numpy.multiply(self.G, (-0.25 / numpy.pi), self.G) + + if verbose: + print( self.G.shape, self.G.min(), self.G.max(), end = "") + ltimer.end() + + # ---------------------------------------------------------------------- + self.ready = True + + if verbose: + print( 'Poisson solver initialized', end ='') + gtimer.end() + + # -------------------------------------------------------------------------- + # compute the integral solution + # -------------------------------------------------------------------------- + def solve(self, f, verbose=False): + + if not self.ready: + init(verbose) + + fshape = f.shape + + gtimer = Timer() + if verbose: + print( '\nSolving Poisson Eq.') + + # ---------------------------------------------------------------------- + # regular grid + if self.ptype == 'G': + + #if (self.gdims - fshape).any(): + if self.gdims != fshape: + print( self.gdims, fshape) + raise ValueError("Shape of function should match shape of grid") + + # convolution in frequency domain + if self.stype == 'F': + p = signal.fftconvolve(f, self.G, mode='same') + numpy.multiply(p, numpy.prod(self.gdx), p) + + # convolution in spatial domain + elif self.stype == 'S': + raise SyntaxError('Spatial solver not suggested for structured grids') + #p = (self.G).dot(f.reshape(-1)).reshape(fshape) + + # ---------------------------------------------------------------------- + # unstructured points + elif self.ptype == 'P': + + if (self.points.shape[0] != fshape[0]) or (1 != len(fshape)): + raise ValueError("Shape of function should be (N,1) with N as the number of points") + + # convolution in spatial domain + # Dec 13, 2017 -- pre scaling works for unstructured grids! + if self.stype == 'S': + p = numpy.multiply(f, self.pvolumes) + numpy.dot(self.G, p, p) + #numpy.multiply(p, self.pvolumes, p) + + elif self.stype == 'F': + raise SyntaxError('Frequncy solver not supported for unstructured points') + + # ---------------------------------------------------------------------- + if verbose: + print( 'Poisson solver finished') + gtimer.end() + + return p + + # -------------------------------------------------------------------------- + # GPU-accelerated solve using CuPy + # -------------------------------------------------------------------------- + def solve_gpu(self, f, verbose=False): + """ + GPU-accelerated Poisson solver using CuPy. + Falls back to CPU if CuPy is not available. + + Args: + f: Input field (numpy array) + verbose: Print timing information + + Returns: + p: Solution (numpy array on CPU) + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print("CuPy not available, falling back to CPU solver") + return self.solve(f, verbose) + + if not self.ready: + self.prepare(verbose) + + fshape = f.shape + + gtimer = Timer() + if verbose: + print('\nSolving Poisson Eq. on GPU') + + # ---------------------------------------------------------------------- + # regular grid + if self.ptype == 'G': + if self.gdims != fshape: + print(self.gdims, fshape) + raise ValueError("Shape of function should match shape of grid") + + # convolution in frequency domain using GPU + if self.stype == 'F': + # Initialize GPU cache if needed + if self._gpu_cache is None: + if verbose: + print(' - Transferring Green\'s function to GPU...') + self._gpu_cache = { + 'G_gpu': cp.asarray(self.G, dtype=cp.float32), + 'gdx_prod': numpy.prod(self.gdx) + } + + # Transfer input to GPU + f_gpu = cp.asarray(f, dtype=cp.float32) + + # Perform FFT convolution on GPU + # CuPy's fftconvolve is GPU-accelerated + p_gpu = cp_signal.fftconvolve(f_gpu, self._gpu_cache['G_gpu'], mode='same') + + # Scale by grid spacing (on GPU) + p_gpu *= self._gpu_cache['gdx_prod'] + + # Transfer result back to CPU + p = cp.asnumpy(p_gpu) + + elif self.stype == 'S': + raise SyntaxError('Spatial solver not suggested for structured grids') + + # ---------------------------------------------------------------------- + # unstructured points - not optimized for GPU + elif self.ptype == 'P': + if verbose: + print(' - GPU solver not optimized for unstructured points, using CPU') + return self.solve(f, verbose) + + # ---------------------------------------------------------------------- + if verbose: + print('Poisson solver (GPU) finished') + gtimer.end() + + return p + + def solve_gpu_batch(self, f_list, verbose=False): + """ + Batch GPU-accelerated Poisson solver for multiple inputs. + Solves multiple Poisson equations in a single GPU call. + + Args: + f_list: List of input fields (numpy arrays) + verbose: Print timing information + + Returns: + List of solutions (numpy arrays on CPU) + """ + if not CUPY_AVAILABLE: + if verbose: + print("CuPy not available, falling back to CPU solver") + return [self.solve(f, verbose) for f in f_list] + + if not self.ready: + self.prepare(verbose) + + gtimer = Timer() + if verbose: + print(f'\nSolving {len(f_list)} Poisson Eq. on GPU (batched)') + + # Verify all inputs have same shape + fshape = f_list[0].shape + for f in f_list: + if f.shape != fshape: + raise ValueError("All input fields must have the same shape for batch processing") + + # ---------------------------------------------------------------------- + # regular grid + if self.ptype == 'G': + if self.gdims != fshape: + raise ValueError("Shape of function should match shape of grid") + + # convolution in frequency domain using GPU + if self.stype == 'F': + # Initialize GPU cache if needed + if self._gpu_cache is None: + if verbose: + print(' - Transferring Green\'s function to GPU...') + self._gpu_cache = { + 'G_gpu': cp.asarray(self.G, dtype=cp.float32), + 'gdx_prod': numpy.prod(self.gdx) + } + + results = [] + + # Process all inputs in batch + for i, f in enumerate(f_list): + # Transfer input to GPU + f_gpu = cp.asarray(f, dtype=cp.float32) + + # Perform FFT convolution on GPU + p_gpu = cp_signal.fftconvolve(f_gpu, self._gpu_cache['G_gpu'], mode='same') + + # Scale by grid spacing (on GPU) + p_gpu *= self._gpu_cache['gdx_prod'] + + # Transfer result back to CPU + results.append(cp.asnumpy(p_gpu)) + + if verbose: + print(f' - Solved {i+1}/{len(f_list)}') + + if verbose: + print('Poisson solver (GPU batch) finished') + gtimer.end() + + return results + + elif self.stype == 'S': + raise SyntaxError('Spatial solver not suggested for structured grids') + + # ---------------------------------------------------------------------- + # unstructured points - not optimized for GPU + elif self.ptype == 'P': + if verbose: + print(' - GPU solver not optimized for unstructured points, using CPU') + return [self.solve(f, verbose) for f in f_list] + + return results + + def clear_gpu_cache(self): + """Clear GPU cache to free GPU memory""" + if self._gpu_cache is not None: + self._gpu_cache = None + if CUPY_AVAILABLE: + cp.get_default_memory_pool().free_all_blocks() + + \ No newline at end of file diff --git a/src/orisys/sensor.py b/src/orisys/sensor.py new file mode 100644 index 0000000..e9e033b --- /dev/null +++ b/src/orisys/sensor.py @@ -0,0 +1,486 @@ +""" + Stch Calibration OK +""" +import os +import numpy as np +from scipy import ndimage +import cv2 +from .Stitcher import Stitcher +from .tracker import Tracker +from .nHHD import * +import time +from scipy.interpolate import griddata +from enum import Enum, auto +from typing import Optional, Tuple, Union, Any + +class Sensor: + """ + Sensor helper that can decompose optical flow via Fourier methods. + Stores the decomposed components and global norms as attributes after compute(). + """ + def __init__(self, vid_src, isstitch=False, verbose=True, cuda=True): + """ + Initialize Sensor with video source and configuration. + + Args: + vid_src: Video source (int for camera ID, str for file path, None for default camera) + isstitch: Whether to use stitching mode for multi-tile sensor (default: False) + verbose: Whether to print initialization logs (default: True) + cuda: Whether to use CUDA acceleration for optical flow & decomposition (default: True) + """ + try: + import cupy as cp + import cupyx.scipy.signal as cp_signal + self.CUPY_AVAILABLE = True + except ImportError: + self.CUPY_AVAILABLE = False + + # Initialize settings + if vid_src is not None: + vid_src = vid_src + else: + print("User must specify a video source.") + self.vid_src, self.isstitch, self.cuda, self.verbose = vid_src, isstitch, cuda, verbose + self.index = np.array([1,2,3,6,7,8,11,12,13]) + + # Initialize components + self.__stitcher = Stitcher(isstitch=isstitch, index=self.index) + self.tracker = Tracker(adaptive=True, cuda=cuda) + self.hhd = None + + if self.verbose: + print("Components initialized") + + # Setup video capture + self.cap = cv2.VideoCapture(vid_src) + self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) + self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) + self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) + self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) + + if not self.cap.isOpened(): + raise RuntimeError("Could not open video source") + + # Wait for first valid frame + if self.verbose: + print("Sensor connecting to video source...") + frame = None + while frame is None: + ret, frame = self.cap.read() + if not ret: + time.sleep(1) + if self.verbose: + print("Video source connected.") + + # Initialize and calibrate + self.__find_stitch_boxes(frame, show=False) + self.__get_tiles(frame) + self.stitch_cal() + if self.verbose: + print("Sensor initialized and calibrated.") + + # Initialize state variables + self.stitch_valid = False + self.n_boxes = None + self.stitch_calibration = [] + self.img = self.flow = self.normal = self.shear = self.force = None + self.fnormal=self.fshearx=self.fsheary=self.ftor=0.0 + self.imgupdate = self.vupdate = False + self.pos_default = [(260, 56), (577, 62), (897, 69), (1214, 75), (1530, 81), (256, 391), (570, 397), (889, 403), (1208, 409), (1523, 416), (248, 724), (563, 730), (882, 738), (1201, 743), (1516, 751)] + + # Logging state + self.last_log_time = time.time() + self.fps = 0 + + if self.verbose: + print("Settings:") + print(f" Video source: {vid_src}") + print(f" Stitch mode: {isstitch}") + print(f" CUDA acceleration: {cuda}") + print(f" Cupy available: {self.CUPY_AVAILABLE}") + print(f" OpenCV CUDA devices: {cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()}") + + class info(Enum): + VRAW = auto() + VNORMAL = auto() + VSHEAR = auto() + FPS = auto() + TIMESTAMP = auto() + FNORMAL = auto() + FSHEARX = auto() + FSHEARY = auto() + + + def get_img(self): + """ + Capture frame from video source, convert to grayscale, and perform stitching. + + Returns: + np.ndarray: Stitched grayscale image (contiguous array) or None if capture fails + """ + ret, frame = self.cap.read() + if not ret: + print("Failed to get_img from video source.") + self.cap.release() + exit(1) + return None + + gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + self.__stitcher.get_stitch_unit(gray_frame) + self.__get_tiles(gray_frame) + img = np.ascontiguousarray(self.__stitcher.stitch_rt_optimized()) + self.img = cv2.resize(img, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) + self.imgupdate = True + return self.img + + + + def compute_deformation(self): + """ + Track optical flow and decompose into force field. + + Returns: + tuple: (flow, force) where: + - flow: Optical flow field (2D vector field) + - force: Decomposed force components from nHHD， ([normal, shear_x, shear_y, torque]). Note: torque is experimental. + + """ + + flow = self.tracker.track(self.img) + + if hasattr(flow, 'download'): + flow = flow.download() + + if self.hhd is None: + self.hhd = nHHD(grid=(flow.shape[0], flow.shape[1]), spacings=(18, 18)) + + self.hhd.decompose(flow) + self.imgupdate = False + self.vupdate = True + self.flow = flow + self.normal = self.hhd.get_normal() + self.shear = self.hhd.get_shear() + flag, [self.fnormal,self.fshearx,self.fsheary,self.ftor] = self.hhd.get_force(flow) + + self.fps = 1/(time.time() - self.last_log_time) + self.last_log_time = time.time() + + return self.flow + + def read_info(self, *args: info) -> Tuple: + """ + Get sensor data according to specified info types. + + Args: + *args: Variable number of info enum values specifying desired data + + Returns: + Tuple: Data in the order specified by args. Each element corresponds to: + - VRAW: Raw optical flow field (np.ndarray) + - VNORMAL: Normal component of flow (np.ndarray) + - VSHEAR: Shear component of flow (np.ndarray) + - FNORMAL: Normal force magnitude (float) + - FSHEAR: Shear force magnitude (float) + - FPS: Current frames per second (float) + - TIMESTAMP: Current timestamp string (str) + + Example: + normal, shear, fps = sensor.read_info(sensor.info.VNORMAL, sensor.info.VSHEAR, sensor.info.FPS) + + Note: + Must call compute_deformation() before reading flow/force data + """ + if not self.vupdate: + print("Warning: Update field first via compute_deformation() before reading flow/force info.") + + results = [] + for arg in args: + if not isinstance(arg, self.info): + print(f"Warning: Invalid argument type {type(arg)}, skipping") + continue + + if arg == self.info.VRAW: + results.append(self.flow if self.flow is not None else np.array([])) + elif arg == self.info.VNORMAL: + results.append(self.normal if self.normal is not None else np.array([])) + elif arg == self.info.VSHEAR: + results.append(self.shear if self.shear is not None else np.array([])) + elif arg == self.info.FNORMAL: + results.append(self.fnormal) + elif arg == self.info.FSHEARX: + results.append(self.fshearx) + elif arg == self.info.FSHEARY: + results.append(self.fsheary) + elif arg == self.info.FPS: + results.append(self.fps) + elif arg == self.info.TIMESTAMP: + results.append(time.strftime('%H:%M:%S')) + + return tuple(results) if results else () + + def disconnect(self): + """ + Release video capture resources. + """ + if self.cap.isOpened(): + self.cap.release() + if self.verbose: + print("Sensor disconnected.") + cv2.destroyAllWindows() + + def __get_tiles(self, img_src): + """ + Extract individual tiles from source image for stitching. + + Args: + img_src: Source image (grayscale) containing multiple vision tiles + + Returns: + bool: True (always succeeds) + """ + self.__stitcher.get_stitch_unit(img_src) + self.__stitcher.extract_tiles() + return True + + def __find_stitch_boxes(self, img_src, show=False): + """ + Detect vision tile boxes in the frame, waiting for camera stabilization. + + Args: + img_src: Initial source image (not actively used, boxes detected from live capture) + show: Whether to display detected boxes visually (default: False) + + Returns: + int: Number of boxes detected (should be 15 for valid stitching) + """ + n_boxes, v_mean0, timeout = 0, 0, 10 + start_time = cv2.getTickCount() + + # print("Waiting for camera stabilization...") + while n_boxes < 15: + ret, frame = self.cap.read() + v_mean = np.sum(cv2.mean(frame)) + + if abs(v_mean - v_mean0) < 5: + n_boxes = self.__stitcher.find_stitch_boxes(frame, show=show) + + if (cv2.getTickCount() - start_time) / cv2.getTickFrequency() > timeout: + print("Timeout for finding valid vision units.") + self.isstitch = False + self.__stitcher.isstitch = False + break + v_mean0 = v_mean + + # print("Camera stabilized.") + # print("Checking validabity for stitching...") + self.n_boxes = n_boxes + self.stitch_valid = self.isstitch and n_boxes == 15 + + + if self.isstitch: + print("Sensor is valid for stithcing." if self.stitch_valid else "Sensor not valid to stitching, switching to non-stitch mode") + else: + print("Using non-stitch mode.") + + return n_boxes + + + + def stitch_cal(self): + """ + Load or create stitch calibration for aligning multiple tiles. + + Returns: + np.ndarray: Stitched image after calibration + + Note: + - Loads calibration from ./config/cal.npy if exists + - Creates new calibration and saves to ./config/cal.npy if not found + - Calibration contains transformation parameters for tile alignment + """ + cal_path = "./config/cal.npy" + + if os.path.exists(cal_path): + print("Loading existing calibration from", cal_path) + self.stitch_calibration = np.load(cal_path, allow_pickle=True) + self.__stitcher.stitch_calibration = self.stitch_calibration + img_stitched_height = self.__stitcher.stitch_rt_optimized() + else: + print("Calibration file not found, creating new calibration...") + img_stitched_height, self.stitch_calibration = self.__stitcher.stitch_cal() + os.makedirs("./config", exist_ok=True) + np.save(cal_path, self.stitch_calibration) + print("Calibration saved to", cal_path) + + # print("Image stitched with shape:", img_stitched_height.shape) + return img_stitched_height + + + def draw_arrows(self, info_type: info,fps=True, threshold=5, grid_spacing=40, arrow_scale=1.0) -> np.ndarray: + """ + Draw colored optical flow arrows on sensor image based on flow magnitude. + + Args: + threshold: Minimum flow magnitude to display arrow (default: 10.0) + grid_spacing: Spacing between arrows in pixels (default: 20) + arrow_scale: Scale factor for arrow length (default: 3.0) + + Returns: + np.ndarray: 400x400 BGR image with colored arrows (JET colormap) + + """ + # Create working copies to avoid modifying originals + image = self.img.copy() + if info_type is None: + print("Flow field type not specified, defaulting to show raw vector field.") + optical_flow = self.flow.copy() + elif info_type == self.info.VRAW: + optical_flow = self.flow.copy() + elif info_type == self.info.VNORMAL: + optical_flow = self.normal.copy() + elif info_type == self.info.VSHEAR: + optical_flow = self.shear.copy() + + # Convert grayscale to BGR to enable colored arrow drawing + if len(image.shape) == 2 or image.shape[2] == 1: + image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) + + # Calculate scaling factors between image and flow dimensions + img_height, img_width = image.shape[:2] + flow_height, flow_width = optical_flow.shape[:2] + scale_x, scale_y = img_width / flow_width, img_height / flow_height + + # Create sampling grid for flow field (used for interpolation source points) + sample_step = 19 # Spacing between sample points + flow_start = np.stack(np.meshgrid(range(0, flow_width, sample_step), range(0, flow_height, sample_step)), 2) + flow_end = (optical_flow[flow_start[:, :, 1], flow_start[:, :, 0], :] * 2.0 + flow_start).astype(np.int32) + + # Create regular grid for arrow placement in image coordinates + grid_x, grid_y = np.mgrid[grid_spacing//2:flow_height:grid_spacing, grid_spacing//2:flow_width:grid_spacing] + x_axis = (grid_y.reshape(-1) * scale_x).astype(np.int64) # Scale to image width + y_axis = (grid_x.reshape(-1) * scale_y).astype(np.int64) # Scale to image height + + # Interpolate flow vectors from sample grid to regular arrow grid using cubic interpolation + grid_vector = griddata( + flow_start.reshape(-1, 2), + (flow_end - flow_start).reshape(-1, 2), # Flow from start to end (original to new position) + (grid_y, grid_x), method='cubic', fill_value=0 + ) + grid_vector[np.isnan(grid_vector)] = 0 # Replace NaN with zero for stability + grid_flat_scaled = grid_vector.reshape(-1, 2) * np.array([scale_x, scale_y]) + + # Compute arrow endpoints and ensure they stay within image bounds + end_x = (grid_flat_scaled[:, 0] / arrow_scale + x_axis).astype(np.int64) + end_y = (grid_flat_scaled[:, 1] / arrow_scale + y_axis).astype(np.int64) + valid_mask = (y_axis >= 0) & (y_axis < img_height) & (x_axis >= 0) & (x_axis < img_width) + valid_mask &= (end_x >= 0) & (end_x < img_width) & (end_y >= 0) & (end_y < img_height) + + # Filter arrows by magnitude threshold and compute colors using JET colormap + magnitudes = np.linalg.norm(grid_flat_scaled, axis=1) + valid_mask &= (magnitudes >= 0) # Only show arrows above threshold + valid_indices = np.where(valid_mask)[0] + mag_range = magnitudes.max() - magnitudes.min() + # Normalize magnitudes to 0-255 range for colormap application, but set below-threshold values to 0 (blue) + norm_magnitudes = ((magnitudes - magnitudes.min()) / mag_range * 255.0).astype(np.uint8) if mag_range > 0 else np.zeros_like(magnitudes, dtype=np.uint8) + norm_magnitudes[magnitudes < threshold] = 0 # Keep lowest color (blue) for below-threshold magnitudes + colors_array = cv2.applyColorMap(norm_magnitudes.reshape(-1, 1), cv2.COLORMAP_JET) # JET: blue (low) -> red (high) + + # Draw arrows at each valid grid point with magnitude-based coloring + for i in valid_indices: + color = tuple(map(int, colors_array[i, 0])) + # Scale arrow length and thickness based on threshold + if magnitudes[i] < threshold: + # Below threshold: draw as small dot (zero-length arrow with larger tip) + cv2.circle(image, (x_axis[i], y_axis[i]), radius=1, color=color, thickness=-1) + else: + # Above threshold: draw full arrow with thickness proportional to magnitude + # Arrow rooted at original position (x_axis, y_axis), head points to new position (end_x, end_y) + thickness = max(1, int(2 * magnitudes[i] / magnitudes.max())) if magnitudes.max() > 0 else 2 + cv2.arrowedLine(image, (x_axis[i], y_axis[i]), (end_x[i], end_y[i]), color, thickness=thickness, tipLength=0.3) + out_img = cv2.resize(image, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) + # if fps: + # out_img = self.draw_fps(image=out_img) + + return out_img + + def draw_magnitude_map(self, info_type: info = None, threshold=3.0, colormap=cv2.COLORMAP_JET) -> np.ndarray: + """ + Draw color map of pointwise magnitude of velocity field. + + Args: + info_type: Type of flow field to visualize (VRAW, VNORMAL, VSHEAR, or None for total) + threshold: Minimum magnitude to display (below threshold shows as zero/blue) + colormap: OpenCV colormap to use (default: COLORMAP_JET) + + Returns: + np.ndarray: 400x400 BGR image with colored magnitude map + """ + # Get the appropriate flow field + if info_type is None or info_type == self.info.VRAW: + flow_field = self.flow.copy() if self.flow is not None else None + elif info_type == self.info.VNORMAL: + flow_field = self.normal.copy() if self.normal is not None else None + elif info_type == self.info.VSHEAR: + flow_field = self.shear.copy() if self.shear is not None else None + else: + # For combined normal + shear magnitude + if self.normal is not None and self.shear is not None: + flow_field = self.normal + self.shear + else: + flow_field = None + + if flow_field is None: + # Return blank image if no flow data + return np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8) + + # Compute magnitude at each point + magnitude = np.sqrt(flow_field[:, :, 0]**2 + flow_field[:, :, 1]**2) + + # Smooth by downsampling and interpolating back + downsample_factor = 10 + h, w = magnitude.shape + magnitude_downsampled = magnitude[::downsample_factor, ::downsample_factor] + magnitude_smoothed = cv2.resize(magnitude_downsampled, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) + + # Apply threshold - set below-threshold values to zero + magnitude_thresholded = magnitude_smoothed.copy() + magnitude_thresholded[magnitude_smoothed < threshold] = 0 + + # Normalize to 0-255 range + mag_min, mag_max = magnitude_thresholded.min(), magnitude_thresholded.max() + if mag_max > mag_min: + magnitude_norm = ((magnitude_thresholded - mag_min) / (mag_max - mag_min) * 255).astype(np.uint8) + else: + magnitude_norm = np.zeros_like(magnitude_thresholded, dtype=np.uint8) + + # Apply colormap + magnitude_colored = cv2.applyColorMap(magnitude_norm, colormap) + + # Resize to output size + out_img = cv2.resize(magnitude_colored, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) + + return out_img + + def draw_fps(self, image=None): + """ + Draw FPS counter on the top left corner of the image. + """ + font_scale=0.5 + thickness=2 + color=(0, 255, 0) + image = image.copy() + fps = self.fps + + # Draw FPS text + fps_text = f"FPS: {fps:.1f}" + position = (10, 30) # Top left corner with margin + font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX + + # Draw FPS text + cv2.putText(image, fps_text, position, font, font_scale, color, thickness, cv2.LINE_AA) + + return image + + + + diff --git a/src/orisys/timer.py b/src/orisys/timer.py new file mode 100644 index 0000000..b24f2df --- /dev/null +++ b/src/orisys/timer.py @@ -0,0 +1,59 @@ +''' +Copyright (c) 2015, Harsh Bhatia (bhatia4@llnl.gov) +All rights reserved. + +Redistribution and use in source and binary forms, with or without +modification, are permitted provided that the following conditions are met: +1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this +list of conditions and the following disclaimer. +2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, +this list of conditions and the following disclaimer in the documentation +and/or other materials provided with the distribution. +THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND +ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED +WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE +DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE +FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL +DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR +SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER +CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, +OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE +OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. +''' + +import numpy +import timeit + +class Timer(object): + + def display(self): + + tseconds = self.etime - self.stime + + print(' [[ elapsed time:', end = "") + if tseconds < numpy.power(10.,-6.): + print("%.3f micro-sec." % (tseconds*numpy.power(10,6)),end = "") + + elif tseconds < numpy.power(10.,-3.): + print("%.3f milli-sec." % (tseconds*numpy.power(10.,3.)),end = "") + + elif tseconds < 60.0: + print("%.3f sec." % (tseconds),end = "") + + else: + m = int(tseconds/ 60.0) + print("%d min. %.3f sec." % (m, (tseconds - 60*m)),end = "") + + print(']]') + + def start(self): + self.stime = timeit.default_timer() + + def end(self, print_time=True): + self.etime = timeit.default_timer() + + if print_time: + self.display() + + def __init__(self): + self.start() diff --git a/src/orisys/tracker.py b/src/orisys/tracker.py new file mode 100644 index 0000000..85a7f3a --- /dev/null +++ b/src/orisys/tracker.py @@ -0,0 +1,235 @@ +import cv2 +import numpy as np +from .nHHD import * +# import src.utils as utils + + + +class Tracker: + def __init__(self, + adaptive, + cuda, + lower_threshold=12.0, + upper_threshold=18.0, + loop_closure_interval=1, + dis_preset='medium'): + # Check if OpenCV is built with CUDA support + if cuda and not cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount(): + # print("Warning: CUDA requested but OpenCV not built with CUDA support or no CUDA device found. Falling back to CPU.") + cuda = False + + self.cuda = cuda + self.__loop_closure_interval = loop_closure_interval + self.__frame_count = 0 + + if not cuda: + # DIS method - optimize for speed + if dis_preset == 'ultrafast': + preset = cv2.DISOPTICAL_FLOW_PRESET_ULTRAFAST + elif dis_preset == 'fast': + preset = cv2.DISOPTICAL_FLOW_PRESET_FAST + else: + preset = cv2.DISOPTICAL_FLOW_PRESET_MEDIUM + + self.__tracking_inst = cv2.DISOpticalFlow_create(preset) + + + # Aggressive optimization for CPU + # self.__tracking_inst.setFinestScale(1) # Skip finest pyramid level (2x faster) + # self.__tracking_inst.setPatchSize(8) # Smaller patches (default 8) + # self.__tracking_inst.setPatchStride(4) # Larger stride = fewer patches + # self.__tracking_inst.setGradientDescentIterations(12) # Reduce iterations (default 25) + # self.__tracking_inst.setVariationalRefinementIterations(3) # Reduce refinement (default 5) + else: + # CUDA flow method with stream support + self.__tracking_inst = cv2.cuda.FarnebackOpticalFlow_create() + # Create CUDA stream for async operations + self.__cuda_stream = cv2.cuda.Stream() + + self.__fine_base_frame_queue = [] + self.__fine_flow_queue = [] + self.__prev_fine_flow = None + self.__adaptive = adaptive + self.__lower_threshold = lower_threshold # error lower than threshold will close the loop + self.__upper_threshold = upper_threshold # error greater than threshold will add new reference frame + + + def track(self, frame): + """Main tracking function that dispatches to CUDA or CPU implementation""" + if self.cuda: + return self.track_cuda(frame) + else: + return self.track_cpu(frame) + + def track_cuda(self, frame): + """CUDA-accelerated optical flow tracking""" + frame_height, frame_width = frame.shape[:2] + frame = cv2.cuda_GpuMat(frame) + + if self.__adaptive: + if not self.__fine_base_frame_queue: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + # Pre-compute meshgrid for remap operations + x = np.linspace(0, frame_width - 1, frame_width, dtype='float32') + y = np.linspace(0, frame_height - 1, frame_height, dtype='float32') + self.map = np.array(np.meshgrid(x, y)).transpose((1, 2, 0)) + + cuMat = cv2.cuda_GpuMat() + cuMat.upload(self.map) + self.map = cuMat + self.__fine_flow_queue.append( + cv2.cuda_GpuMat(frame.size(), cv2.CV_32FC2, (0.0, 0.0))) + self.__prev_fine_flow = cv2.cuda_GpuMat( + frame.size(), cv2.CV_32FC2, (0.0, 0.0)) + return self.__fine_flow_queue[-1] + else: + self.__frame_count += 1 + + # Only check loop closure periodically (expensive operation) + if self.__frame_count % self.__loop_closure_interval == 0: + self.__checkLoopClosure(frame) + + # Use CUDA stream for async optical flow computation + self.__prev_fine_flow = self.__tracking_inst.calc( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow, self.__cuda_stream) + + final_flow = cv2.cuda.add(self.__fine_flow_queue[-1], + self.__prev_fine_flow, + stream=self.__cuda_stream) + + # Use fine flow for error estimation + error = self.__getForwardBackwardError( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow) + + if error > self.__upper_threshold: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + self.__fine_flow_queue.append(final_flow) + self.__prev_fine_flow = None + return final_flow + else: + if not self.__fine_base_frame_queue: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + + self.__prev_fine_flow = self.__tracking_inst.calc( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow, self.__cuda_stream) + return self.__prev_fine_flow + + def track_cpu(self, frame): + """CPU-based optical flow tracking""" + frame_height, frame_width = frame.shape[:2] + + if self.__adaptive: + if not self.__fine_base_frame_queue: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + # Pre-compute meshgrid for remap operations + x = np.linspace(0, frame_width - 1, frame_width, dtype='float32') + y = np.linspace(0, frame_height - 1, frame_height, dtype='float32') + self.map = np.array(np.meshgrid(x, y)).transpose((1, 2, 0)) + + # Pre-allocate with correct dtype + self.__fine_flow_queue.append( + np.zeros((frame_height, frame_width, 2), dtype=np.float32)) + self.__prev_fine_flow = np.zeros( + (frame_height, frame_width, 2), dtype=np.float32) + return self.__fine_flow_queue[-1] + else: + self.__frame_count += 1 + + # Only check loop closure periodically (expensive operation) + if self.__frame_count % self.__loop_closure_interval == 0: + self.__checkLoopClosure(frame) + + # CPU optical flow computation + self.__prev_fine_flow = self.__tracking_inst.calc( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow) + + # Direct numpy addition is faster than cv2.add + final_flow = self.__fine_flow_queue[-1] + self.__prev_fine_flow + + # Use fine flow for error estimation + error = self.__getForwardBackwardError( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow) + + if error > self.__upper_threshold: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + self.__fine_flow_queue.append(final_flow) + self.__prev_fine_flow = np.zeros( + (frame_height, frame_width, 2), dtype=np.float32) + return final_flow + else: + if not self.__fine_base_frame_queue: + self.__fine_base_frame_queue.append(frame) + + self.__prev_fine_flow = self.__tracking_inst.calc( + self.__fine_base_frame_queue[-1], frame, + self.__prev_fine_flow) + return self.__prev_fine_flow + + def track_2dto3d(self, flow): + decompose_obj = nHHD(grid=(flow.shape[0], flow.shape[1]), spacings=(18, 18)) + flag,output = decompose_obj.get_force(flow, verbose=0) + return output + + def __getForwardBackwardError(self, I0, I1, flow): + if self.cuda: + flow_map = cv2.cuda.add(self.map, flow) + map_x, map_y = cv2.cuda.split(flow_map) + z = cv2.cuda.remap(I1, + map_x, + map_y, + interpolation=cv2.INTER_CUBIC, + borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) + t = I0.clone() + t = t.convertTo(rtype=cv2.CV_32FC1, dst=t) + z = z.convertTo(rtype=cv2.CV_32FC1, dst=z) + rev = cv2.cuda.absSum(cv2.cuda.subtract( + t, z))[0] / t.size()[0] / t.size()[1] + else: + # Optimized CPU path - avoid redundant type conversions + flow_map = self.map + flow + z = cv2.remap(I1, + flow_map[:, :, 0], + flow_map[:, :, 1], + interpolation=cv2.INTER_CUBIC, # INTER_LINEAR faster than INTER_CUBIC + borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) + # Use in-place operations when possible + if I0.dtype != np.float32: + diff = z.astype('float32') - I0.astype('float32') + else: + diff = z - I0 + rev = np.mean(np.abs(diff)) + return rev + + def __checkLoopClosure( + self, frame + ): # update (prune) the frame queue with loop closure detection + for i in range(len(self.__fine_base_frame_queue) - 2, -1, -1): + f = self.__tracking_inst.calc( + self.__fine_base_frame_queue[i], frame, None) + error = self.__getForwardBackwardError( + self.__fine_base_frame_queue[i], frame, f) + if error < self.__lower_threshold: + print("loop closed at frame ", str(i)) + self.__fine_base_frame_queue = self.__fine_base_frame_queue[: + i + + 1] + self.__fine_flow_queue = self.__fine_flow_queue[:i + 1] + return True + return False + + def reset(self): + self.__fine_base_frame_queue = [] + self.__fine_flow_queue = [] + self.__prev_fine_flow = None + self.__frame_count = 0 + self.__vpi_prev_frame = None + self.__vpi_prev_pyramid = None + + def getFrameQueueLength(self): + return len(self.__fine_base_frame_queue) + \ No newline at end of file