zenloger/autopilot
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

feat: add new arguments, correct yandex map

Browse Source
This commit is contained in:
russian_proger
2026-01-12 13:31:37 +03:00
parent fbd0d01b35
commit 05c249ed78
5 changed files with 133 additions and 38 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

53
visualization.py
View File

@@ -3,14 +3,16 @@
Модуль для управления общим окном визуализации
"""
from PIL import Image
from enum import Enum
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import cv2
import matplotlib
import matplotlib.axes
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np
from enum import Enum
import cv2
from PIL import Image
import matplotlib
# Настройки matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
@@ -93,14 +95,14 @@ class VisualizationManager:
self.ax_matches.axis('off')
# Сопоставление точек (средний средний угол)
self.ax_chunk_matches = self.fig.add_subplot(gs[1, 2])
self.ax_chunk_matches = self.fig.add_subplot(gs[1, 1:3])
self.ax_chunk_matches.set_title('Chunk Matching')
self.ax_chunk_matches.axis('off')
# Визуализация движения ключевых точек (левый нижний угол)
self.ax_motion_vectors = self.fig.add_subplot(gs[1, 1])
self.ax_motion_vectors.set_title('Motion Vectors - Движение ключевых точек')
self.ax_motion_vectors.axis('off')
# self.ax_motion_vectors = self.fig.add_subplot(gs[1, 1])
# self.ax_motion_vectors.set_title('Motion Vectors - Движение ключевых точек')
# self.ax_motion_vectors.axis('off')
# Визуализация движения ключевых точек на основе матрицы гомографии
self.ax_motion_gomography = self.fig.add_subplot(gs[0, 1])
@@ -157,7 +159,7 @@ class VisualizationManager:
# Рисуем текущую целевую точку
if self.target_idx < len(self.target_pts):
pt = self.target_pts[self.target_idx]
self.ax_global_map.plot(pt[0], pt[1], 'yo', markersize=8, label='Цель (0, 0)')
self.ax_global_map.plot(pt[0], pt[1], 'yo', markersize=8, label='Цель')
self.ax_global_map.legend()
@@ -208,7 +210,37 @@ class VisualizationManager:
self.ax_error_plot.grid(True, alpha=0.3)
if len(self.error_times) > 1:
self.ax_error_plot.plot(self.error_times, self.position_errors, 'b-', linewidth=2)
# Оригинальный график (более прозрачный)
self.ax_error_plot.plot(self.error_times, self.position_errors, 'b-',
linewidth=1, alpha=0.4, label='Погрешность данных')
if len(self.error_times) > 5:
# Сглаженный график
smoothed_times = np.linspace(self.error_times[0], self.error_times[-1], 300)
spl = make_interp_spline(self.error_times, self.position_errors, k=3)
smoothed_errors = spl(smoothed_times)
self.ax_error_plot.plot(smoothed_times, smoothed_errors, 'orange',
linewidth=2, label='Сглаженный тренд')
# if len(self.position_errors) > 5: # Достаточно данных для сглаживания
# window_size = min(11, len(self.position_errors) // 3) # Адаптивный размер окна
# if window_size % 2 == 0: # Должен быть нечетным
# window_size += 1
# # Метод скользящего среднего
# smoothed_errors = np.convolve(
# self.position_errors,
# np.ones(window_size) / window_size,
# mode='valid'
# )
# # Корректируем временную ось для сглаженных данных
# offset = (window_size - 1) // 2
# smoothed_times = self.error_times[offset:offset + len(smoothed_errors)]
self.ax_error_plot.legend(loc='upper right')
# Автоматически масштабируем оси
if len(self.position_errors) > 0:
@@ -219,6 +251,7 @@ class VisualizationManager:
else:
self.ax_error_plot.set_ylim(0, 1)
def update_matches(self, img1: np.ndarray, img2: np.ndarray,
kp1, kp2, matches, transformation_info=None):
"""Обновляет визуализацию сопоставления точек"""