Détection d'un blob dans une image ainsi que détection des comprimés de nourriture. Simulation d'un blob dans PyGame à travers un système multi-agents à connaissance partagée.
- Utilisation
- Logiciels et bibliothèques requis
- Pour aller plus loin
- Releases
- Licence
- Mentions légales
Vous trouverez la description détaille des différents scripts et des fichiers de configuration ici.
- Python 3.6.8 - Documentation
- Numpy 1.16.4 - BSD License
- Pathfinding 0.0.4 - MIT License
- PyGame 1.9.6 - LGPL License - Documentation
- Imutils 0.5.2 - MIT License
- OpenCV Python 4.1.0.25 - MIT License - Documentation
Vous trouverez quelques articles scientifiques et conseils de lecture en lien avec le développement de ce projet ici.
- Ajout d'un fichier requirements.txt avec les versions des modules utilisées
- Transformation de l'argument "input" en argument positionnel
- Setup :
python setup.py data/example.jpg - Detection :
python detect.py data/example.jpg - Simulation :
python play.py data/output-examples/example-detect.board -s 3 - Compare :
python compare.py data/output-examples/simulation/10_loops/10_loops.board data/output-examples/simulation/100_loops/100_loops.board -s 3
- Déplacement des scripts dans le dossier root
- Changement du nom des fichiers enregistrés par la détection
- Automatisation des différents scripts, ajout d'un fonctionnement en mode "caché".
- Automatisation de la simulation avec ajouts de paramètres et sauvegarde finale
- Ajout d'un paramètre pour initialiser de la nourriture dans la simulation
- Ajout d'un paramètre d'affichage dans la simulation
- Uniformisation des paramètres dans les différents scripts
- Possibilité de raffiner un modèle détecté avec un fichier d'informations supplémentaires
- Variables de couleur déplacées dans un fichier json séparé
- Ajout de fichiers d'exemples pour les différents scripts
- Setup :
python setup.py -i data/example.jpg - Detection :
python detect.py -i data/example.jpg - Simulation :
python play.py -i data/output-examples/example-detect.board -s 3 - Compare :
python compare.py --first data/output-examples/simulation/10_loops/10_loops.board --second data/output-examples/simulation/100_loops/100_loops.board -s 3
Les différentes sorties produites sont les suivantes :
Le passage à cette release invalide les fichiers de sauvegarde précédents, le format ayant été modifié.
- Logique du blob améliorée (les fourmis ont un horizon de vue, les exploratrices ont deux modes de fonctionnement et le blob calcule mieux la quantité de fourmis qu’il peut utiliser)
- Utilisation de la nourriture améliorée (le lien entre détection et virtuel est plus réaliste, la nourriture peut s’épuiser et il est plus facile d’ajouter ou retirer de la nourriture en grande quantité)
- Transformation d'une série de fichiers vers un format json (notamment les fichiers player et blob)
- Déplacement d'une série de variables dans des fichiers de configuration et création des fichiers de configuration "par défaut"
- Simplification du changement de couleurs de l'interface
- Ajout d'un script de comparaison entre deux sauvegardes
La nouvelle interface de la simulation produira des images comme celle-ci :
Pour exécuter le script de comparaison sur un exemple :
python compare.py --first example/test.board --second example/test-run.board
L'image affichée sera la suivante :
Correction de bugs, réorganisation du code en dossiers et fichiers. Les trois exécutables se trouvent maintenant ici :
- Fichier de setup :
detection/setup.py - Fichier de détection du blob dans une image :
detection/detect.py - Fichier de simulation :
simulation/play.py
Pour essayer l'exemple, utiliser la commande :
python simulation/play.py --save_dir example/ --init_from test
Première version d'un simulateur ainsi que de la détection dans une image.
Le workflow complet existe en partant d'un premier setup, suivi de détections et de simulations. Il demande encore des opérations manuelles cependant.
Dans l'ordre, exécuter detection/setup-detection.py,
Puis exécuter detection/detector.py, le fichier board pour la simulation est généré dans la console, à replacer dans un fichier si celui-ci doit démarrer une simulation.
Le code main.py peut être lancé séparement ou à partir d'un fichier d'exemple.
Pour avoir l'exemple, utiliser la commande :
python main.py --save_dir example/ --init_from test
Vous devriez alors voir apparaître la simulation suivante :
- P démarre ou arrête la simulation
- RETURN fait avancer d'un pas la simulation
- K tue une des fourmis
- A ajoute une fourmi
- Clic droit ajoute un comprimé de nourriture à l'endroit cliqué / (Mode debug) ajoute du blob à l'endroit cliqué
- N nettoie le plateau
- R ajoute aléatoirement des comprimés de nourriture
- H affiche la taille actuelle du blob en pourcentage
- D passer en mode debug ou mode normal
- UP augmente l'évaporation du blob
- DOWN diminue l'évaporation du blob
- SPACE montre ou cacher les fourmis
- S sauvegarde la simulation
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