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カーブ、直線用白線間走行用畳み込みニューラルネットワーク3(画像の加工)

カーブ、直線用白線間走行用畳み込みニューラルネットワーク2(本格的なデータ収集)”の続き。

前回で取得できた画像を使用して画像を縮小して切り出し、様子を見てみようと思う。本格的にMNIST 形式のデータを作成するのは画像を増やしてからとする。

白線追従走行用畳み込みニューラルネットワークの製作2(画像縮小、切り出し)”と同様に白線データを切り出すことにした。
白線追従のためのニューラルネット学習のためのデータ・セット作成手順を書いておく。

1. 800x600の白線画像を1/13.333...(0.075)の60x45に縮める。
2. 60x45のうちの下から60x14を中間BMPファイルとしてセーブ
3. 60x14のうちの56x10を切り出してBMPファイルに。1つにつき5x5の25個できる。
4. 左右直進をやる。


Vivado HLS 2017.3 の curve_dataset_bmp2 プロジェクトを生成した。
curve_tracing_cnn_18_171202.png

curve_dataset_bmp.h を貼っておく。

// curve_dataset_bmp.h
// 2017/11/29 by marsee
//

#ifndef __CURVE_DATASET_BMP_H__
#define __CURVE_DATASET_BMP_H__

#include "hls_video.h"

#define BMP_HEIGHT    600
#define BMP_WIDTH    800

#define REDUCTION_RATIO    0.075    // 1/13.3333... 60x45

#define DATASET_HEIGHT    10
#define DATASET_WIDTH    56

#define STRAIGHT_BMP_FILE_NAME        straight
#define LEFT_TURN_BMP_FILE_NAME        left_turn
#define RIGHT_TURN_BMP_FILE_NAME    right_turn
#define STRAIGHT_NUM_OF_IMAGE        41
#define LEFT_TURN_NUM_OF_IMAGE        18
#define    RIGHT_TURN_NUM_OF_IMAGE        18

typedef hls::Scalar<3unsigned char> RGB_PIXEL;
typedef hls::Mat<BMP_HEIGHT, BMP_WIDTH, HLS_8UC3> RGB_IMAGE;
typedef hls::Mat<BMP_HEIGHT, BMP_WIDTH, HLS_8UC1> GRAY_IMAGE;

#endif


curve_dataset_bmp.cpp を貼っておく。

// curve_dataset_bmp.cpp
// 2017/11/29 by marsee
//

#include <iostream>
#include "hls_opencv.h"
#include "curve_dataset_bmp.h"
#include <arpa/inet.h>

int main(){
    char straight_fn[256] = "straight";
    char left_turn_fn[256] = "left_turn";
    char right_turn_fn[256] = "right_turn";
    char bmp_file[256];
    FILE *ftin, *ftln;
    char train_image_name[256] = "train_curve_run_image";
    char train_label_name[256] = "train_curve_run_label";
    uint32_t buf[5];
    uint8_t bufchar[100];


    if ((ftin = fopen(train_image_name, "wb")) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't open %s\n", train_image_name);
        exit(1);
    }
    if ((ftln = fopen(train_label_name, "wb")) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't open %s\n", train_label_name);
        exit(1);
    }

    // Writed header
    buf[0] = htonl(0x803); // magic number
    buf[1] = htonl((STRAIGHT_NUM_OF_IMAGE+LEFT_TURN_NUM_OF_IMAGE+RIGHT_TURN_NUM_OF_IMAGE)*25); // number of image
    buf[2] = htonl(10); // number of rows (10)
    buf[3] = htonl(56); // number of columns (56)
    fwrite(buf, sizeof(uint32_t), 4, ftin);

    buf[0] = htonl(0x801); // magic number
    buf[1] = htonl((STRAIGHT_NUM_OF_IMAGE+LEFT_TURN_NUM_OF_IMAGE+RIGHT_TURN_NUM_OF_IMAGE)*25); // number of image
    fwrite(buf, sizeof(uint32_t), 2, ftln);

    // refereed to http://opencv.jp/cookbook/opencv_img.html
    // straight
    for(int i=0; i<STRAIGHT_NUM_OF_IMAGE; i++){
        sprintf(bmp_file, "%s%d.bmp", straight_fn, i);
        cv::Mat straight_img = cv::imread(bmp_file,1);
        if(straight_img.empty()){
            fprintf(stderr,"Error: %s\n", bmp_file);
            return(-1);
        }
        cv::Mat reduct_img(straight_img.rows*0.075, straight_img.cols*0.075, straight_img.type());
        cv::resize(straight_img, reduct_img, reduct_img.size(), cv::INTER_LINEAR);
        cv::Mat gray_img;
        cv::cvtColor(reduct_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);

        sprintf(bmp_file, "%s_RED%d.bmp", straight_fn, i);
        cv::imwrite(bmp_file, gray_img);

        for(int y=0; y<5; y++){
            for(int x=0; x<5; x++){
                cv::Rect rect_center(x, 30+y, 5610);
                cv::Mat img_rect(gray_img, rect_center);
                sprintf(bmp_file, "%s_RED_rect%d_%d%d.bmp", straight_fn, i, y, x);
                cv::imwrite(bmp_file, img_rect);

                for(int iy=0; iy<img_rect.rows; iy++){
                    for(int ix=0; ix<img_rect.cols; ix++){
                        bufchar[ix] = img_rect.at<uchar>(iy, ix);
                    }
                    fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), img_rect.cols, ftin); // image write
                }
                bufchar[0] = 0x1;
                fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), 1, ftln); // label write
            }
        }
    }

    // left turn
    for(int i=0; i<LEFT_TURN_NUM_OF_IMAGE; i++){
        sprintf(bmp_file, "%s%d.bmp", left_turn_fn, i);
        cv::Mat left_turn_img = cv::imread(bmp_file,1);
        if(left_turn_img.empty()){
            fprintf(stderr,"Error: %s\n", bmp_file);
            return(-1);
        }
        cv::Mat reduct_img(left_turn_img.rows*0.075, left_turn_img.cols*0.075, left_turn_img.type());
        cv::resize(left_turn_img, reduct_img, reduct_img.size(), cv::INTER_LINEAR);
        cv::Mat gray_img;
        cv::cvtColor(reduct_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);

        sprintf(bmp_file, "%s_RED%d.bmp", left_turn_fn, i);
        cv::imwrite(bmp_file, gray_img);

        for(int y=0; y<5; y++){
            for(int x=0; x<5; x++){
                cv::Rect rect_center(x, 30+y, 5610);
                cv::Mat img_rect(gray_img, rect_center);
                sprintf(bmp_file, "%s_RED_rect%d_%d%d.bmp", left_turn_fn, i, y, x);
                cv::imwrite(bmp_file, img_rect);

                for(int iy=0; iy<img_rect.rows; iy++){
                    for(int ix=0; ix<img_rect.cols; ix++){
                        bufchar[ix] = img_rect.at<uchar>(iy, ix);
                    }
                    fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), img_rect.cols, ftin); // image write
                }
                bufchar[0] = 0x0;
                fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), 1, ftln); // label write
            }
        }
    }

    // right turn
    for(int i=0; i<RIGHT_TURN_NUM_OF_IMAGE; i++){
        sprintf(bmp_file, "%s%d.bmp", right_turn_fn, i);
        cv::Mat right_turn_img = cv::imread(bmp_file,1);
        if(right_turn_img.empty()){
            fprintf(stderr,"Error: %s\n", bmp_file);
            return(-1);
        }
        cv::Mat reduct_img(right_turn_img.rows*0.075, right_turn_img.cols*0.075, right_turn_img.type());
        cv::resize(right_turn_img, reduct_img, reduct_img.size(), cv::INTER_LINEAR);
        cv::Mat gray_img;
        cv::cvtColor(reduct_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);

        sprintf(bmp_file, "%s_RED%d.bmp", right_turn_fn, i);
        cv::imwrite(bmp_file, gray_img);

        for(int y=0; y<5; y++){
            for(int x=0; x<5; x++){
                cv::Rect rect_center(x, 30+y, 5610);
                cv::Mat img_rect(gray_img, rect_center);
                sprintf(bmp_file, "%s_RED_rect%d_%d%d.bmp", right_turn_fn, i, y, x);
                cv::imwrite(bmp_file, img_rect);

                for(int iy=0; iy<img_rect.rows; iy++){
                    for(int ix=0; ix<img_rect.cols; ix++){
                        bufchar[ix] = img_rect.at<uchar>(iy, ix);
                    }
                    fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), img_rect.cols, ftin); // image write
                }
                bufchar[0] = 0x2;
                fwrite(bufchar, sizeof(uint8_t), 1, ftln); // label write
            }
        }
    }

    fclose(ftin);
    fclose(ftln);

    return(0);
}


C シミュレーションを行った。
curve_tracing_cnn_19_171202.png

原画像と白黒変換した画像、そして、それを切り出した画像を示す。
最初に左旋回の画像から示す。
curve_tracing_cnn_20_171202.jpg

右旋回の画像を示す。
curve_tracing_cnn_21_171202.jpg

直進の画像を示す。
curve_tracing_cnn_22_171202.jpg
curve_tracing_cnn_23_171202.jpg

現在、( 41 + 18 + 18 ) x 25 = 1925 枚なので、もっと、画像を増やす必要がある。
  1. 2017年12月02日 05:11 |
  2. DNN
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