import cv2 import numpy as np import json import xml.etree.ElementTree as ET import time import os import sys import threading import webbrowser from http.server import ThreadingHTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler # HEADLESS MOD - Sunucuda ekran olmadan calismak icin HEADLESS = os.environ.get('HEADLESS', '0') == '1' # Tarayiciya video akisi icin son frame'i paylas _latest_jpeg = None _latest_lock = threading.Lock() def _update_latest_frame(frame): global _latest_jpeg ok, buf = cv2.imencode(".jpg", frame) if not ok: return with _latest_lock: _latest_jpeg = buf.tobytes() def _get_latest_frame(): with _latest_lock: return _latest_jpeg # ========================================================================= # --- 0. OTOMATİK BAŞLATMA MODÜLÜ (SİSTEMİ TEK TIKLA AÇAN KISIM) --- # ========================================================================= def sistemi_otomatik_baslat(): print("\n>>> [1/3] Sistem ve Dosyalar Kontrol Ediliyor...") # 1. KML -> JSON Dönüştürme (Harici dosya varsa çalıştırır) # Eğer kml_to_json.py dosyası aynı klasördeyse çalıştırır. if os.path.exists("kml_to_json.py"): print(">>> [2/3] Harita Verisi Dönüştürülüyor (KML -> JSON)...") os.system("python kml_to_json.py") else: # Dosya yoksa bile sistemin çökmemesi için uyarı verir ama devam eder print(">>> [UYARI] 'kml_to_json.py' bulunamadi. Mevcut JSON kullanilacak.") # 2. Yerel Sunucuyu (Localhost) Arka Planda Başlatma def sunucuyu_baslat(): port = 3001 try: # Sunucu ayarları server_address = ('', port) # Log kirliliğini önlemek için handler class SessizHandler(SimpleHTTPRequestHandler): def log_message(self, format, *args): pass # Konsola log basmayı engeller (Video akışını bozmasın diye) def do_GET(self): if self.path.startswith("/video_feed"): self.send_response(200) self.send_header("Content-Type", "multipart/x-mixed-replace; boundary=frame") self.end_headers() try: while True: frame = _get_latest_frame() if frame is None: time.sleep(0.05) continue self.wfile.write(b"--frame\r\n") self.wfile.write(b"Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n") self.wfile.write(frame) self.wfile.write(b"\r\n") time.sleep(0.03) except Exception: return else: super().do_GET() httpd = ThreadingHTTPServer(server_address, SessizHandler) print(f">>> [3/3] Yerel Sunucu Aktif: http://localhost:{port}") httpd.serve_forever() except OSError: print(f">>> [BİLGİ] Port {port} zaten dolu veya sunucu zaten açık.") # Sunucuyu ana programı dondurmaması için ayrı bir "Thread" (İş Parçacığı) olarak başlatıyoruz t = threading.Thread(target=sunucuyu_baslat) t.daemon = True # Ana program (pencere) kapanınca sunucu da kapansın t.start() # 3. Tarayıcıyı Otomatik Açma (sadece lokal modda) if not HEADLESS: time.sleep(1.5) url = "http://localhost:3001/otopark_demo.html" print(f">>> Tarayici Aciliyor: {url}\n") webbrowser.open(url) else: print(">>> HEADLESS mod aktif - Tarayici acilmayacak") # --- SİSTEMİ BAŞLAT --- sistemi_otomatik_baslat() # ========================================================================= # --- GÖRÜNTÜ İŞLEME VE PARK ANALİZ KODLARI (DEĞİŞTİRİLMEDEN EKLENDİ) --- # ========================================================================= # --- AYARLAR --- KARAR_SURESI_SANIYE = 20 # Analiz süresi (Arka planda çalışır) MIN_MATCH_THRESH = 140 # Cephe tanıma hassasiyeti FRAME_SKIP = 4 ONAY_SAYISI = 25 # 1. HARİTA (KML) OKUYUCU def get_kml_coords(kml_file): coords_list = [] try: tree = ET.parse(kml_file) root = tree.getroot() ns = {'kml': 'http://www.opengis.net/kml/2.2'} for pm in root.findall('.//kml:Placemark', ns): coord_text = pm.find('.//kml:coordinates', ns) if coord_text is not None: raw = coord_text.text.strip().split() polygon = [] for c in raw: lon, lat, _ = c.split(',') polygon.append([float(lat), float(lon)]) coords_list.append(np.array(polygon)) except Exception as e: print(f"KML Hatasi: {e}") return coords_list # 2. REFERANS NOKTALARI src_pts_on = np.array([ [40.226769273110655, 28.845551470761293], [40.22686092974981, 28.845459604561885], [40.226980216833795, 28.845554152430562], [40.22730684734409, 28.845179313718837], [40.22691719208239, 28.8450261768546], [40.227106617666976, 28.84507780937765] ]) dst_pts_on = np.array([ [312, 680], [661, 469], [1193, 496], [1243, 301], [528, 284], [876, 283] ]) H_ON, _ = cv2.findHomography(src_pts_on[:, [1,0]], dst_pts_on, 0) src_pts_arka = np.array([ [40.22666193600637, 28.84610909492169], [40.22647097328205, 28.846383350795396], [40.22641977675054, 28.84629752010563], [40.22638189129232, 28.846253934208484], [40.22656394246121, 28.845982327216127] ]) dst_pts_arka = np.array([ [445, 505], [679, 268], [869, 272], [993, 278], [1153, 505] ]) H_ARKA, _ = cv2.findHomography(src_pts_arka[:, [1,0]], dst_pts_arka, 0) # 3. CEPHE TANIMA orb = cv2.ORB_create(nfeatures=2500) try: ref_on_img = cv2.imread('on_cephe_referans.jpg', 0) ref_arka_img = cv2.imread('arka_cephe_referans.jpg', 0) if ref_on_img is None or ref_arka_img is None: raise FileNotFoundError kp1, des1 = orb.detectAndCompute(ref_on_img, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(ref_arka_img, None) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) except Exception as e: print(f"HATA: Referans resimler eksik! {e}") exit() def get_active_homography(frame): gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) kp_f, des_f = orb.detectAndCompute(gray, None) if des_f is None: return None, "BELIRSIZ" matches_on = len(bf.match(des1, des_f)) matches_arka = len(bf.match(des2, des_f)) max_match = max(matches_on, matches_arka) if max_match < MIN_MATCH_THRESH: return None, "GECIS" if matches_on > matches_arka + 30: return H_ON, "ON_CEPHE" if matches_arka > matches_on + 30: return H_ARKA, "ARKA_CEPHE" return None, "GECIS" # ========================================================================= # --- 4. ANA DÖNGÜ (YAYA FİLTRELİ VERSİYON) --- # ========================================================================= video_source = "gorukle.mp4" cap = cv2.VideoCapture(video_source) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) if fps == 0 or np.isnan(fps): fps = 25 wait_time = int(1000 / fps) FRAME_LIMIT = int(fps * KARAR_SURESI_SANIYE) kml_parks = get_kml_coords('Birsav_akilli_park.kml') # --- AYARLAR --- FRAME_SKIP = 5 # Analiz hızı ONAY_SAYISI = 15 # Yaya filtresi (Yaklaşık 3-4 saniye bekleme süresi) # --- SAYAÇLAR --- counter_on = 0 counter_arka = 0 # Veritabanını Hazırla (Sayaçlı Versiyon) global_park_db = [] for i, kml_poly in enumerate(kml_parks): global_park_db.append({ "id": i, "status": "BOS", "color": (0, 255, 0), "fill_hex": "#27AE60", "kml_coords": kml_poly, "poly_video": None, "assigned_view": None, "dolu_sayaci": 0 # <--- ÖNEMLİ: Her parkın kendi sayacı var }) frame_sayac = 0 analiz_sikligi = 3 son_label = "BELIRSIZ" print(f"Sistem Baslatildi. Yaya filtresi aktif. Onay Limiti: {ONAY_SAYISI}") while True: success, img = cap.read() if not success: cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) continue # --- HIZLANDIRMA (FRAME SKIP) --- frame_sayac += 1 if frame_sayac % FRAME_SKIP != 0: # Analiz yapma, sadece çizim yap img_display = cv2.resize(img, (1280, 720)) for p in global_park_db: if p["poly_video"] is not None: cv2.polylines(img_display, [p["poly_video"]], True, p["color"], 2) # Bilgi Paneli cv2.rectangle(img_display, (0,0), (350, 60), (0,0,0), -1) text_color = (0, 255, 0) if "ON" in son_label else ((0, 255, 255) if "ARKA" in son_label else (0, 0, 255)) cv2.putText(img_display, f"MOD: {son_label}", (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2) _update_latest_frame(img_display) if not HEADLESS: cv2.imshow("Birsav AI - Master Otonom", img_display) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break continue # --- ANALİZ KARESİ --- img = cv2.resize(img, (1280, 720)) h, w = img.shape[:2] active_H, son_label = get_active_homography(img) # Zamanlayıcılar analiz_yapilsin_mi = False if son_label == "ON_CEPHE": if counter_on < FRAME_LIMIT: counter_on += FRAME_SKIP analiz_yapilsin_mi = True else: analiz_yapilsin_mi = False elif son_label == "ARKA_CEPHE": if counter_arka < FRAME_LIMIT: counter_arka += FRAME_SKIP analiz_yapilsin_mi = True else: analiz_yapilsin_mi = False else: analiz_yapilsin_mi = False if active_H is not None: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.adaptiveThreshold(cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 1), 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 25, 16) for i, park_data in enumerate(global_park_db): # Cephe Kontrolü if park_data["assigned_view"] is not None and park_data["assigned_view"] != son_label: park_data["poly_video"] = None; continue # Perspektif Dönüşüm points = np.array([park_data["kml_coords"][:, [1,0]]], dtype='float32') try: video_poly = cv2.perspectiveTransform(points, active_H)[0].astype(int) # Ekran Dışı Kontrolü if not np.all((video_poly[:,0] > -200) & (video_poly[:,0] < 1500) & (video_poly[:,1] > -200) & (video_poly[:,1] < 1000)): park_data["poly_video"] = None; continue if not np.any((video_poly[:,0] > 0) & (video_poly[:,0] < w) & (video_poly[:,1] > 0) & (video_poly[:,1] < h)): park_data["poly_video"] = None; continue if park_data["assigned_view"] is None: park_data["assigned_view"] = son_label park_data["poly_video"] = video_poly # --- KARAR MEKANİZMASI (BURASI KRİTİK) --- if analiz_yapilsin_mi: mask = np.zeros(gray.shape, dtype=np.uint8) cv2.fillPoly(mask, [video_poly], 255) count = cv2.countNonZero(cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)) rect_area = cv2.contourArea(video_poly) if rect_area > 0: doluluk_orani = count / rect_area anlik_tespit = doluluk_orani > 0.11 # DEBUG: Terminale yazdır ki ne olduğunu görelim # print(f"Park {park_data['id']} Oran: {doluluk_orani:.2f} Sayac: {park_data['dolu_sayaci']}") # SAYAÇ MANTIĞI: if anlik_tespit: park_data["dolu_sayaci"] += 1 else: park_data["dolu_sayaci"] = 0 # Boş görünce hemen sıfırla (veya yavaş yavaş düşür) # NİHAİ KARAR: Sadece sayaç limiti geçerse DOLU de! if park_data["dolu_sayaci"] >= ONAY_SAYISI: # Sayacı tavan yap ki taşmasın if park_data["dolu_sayaci"] > 100: park_data["dolu_sayaci"] = 100 yeni_durum = "DOLU" else: # Sayaç 24 bile olsa, henüz 'BOS' demelisin yeni_durum = "BOS" park_data["status"] = yeni_durum park_data["color"] = (0, 0, 255) if yeni_durum == "DOLU" else (0, 255, 0) park_data["fill_hex"] = "#E74C3C" if yeni_durum == "DOLU" else "#27AE60" except Exception: park_data["poly_video"] = None else: for p in global_park_db: p["poly_video"] = None # JSON KAYIT json_output = [] for p in global_park_db: json_output.append({ "id": p["id"], "status": p["status"], "fill": p["fill_hex"], "coords": [{"lat": pt[0], "lng": pt[1]} for pt in p["kml_coords"]] }) with open('otoparklar.json', 'w') as f: json.dump(json_output, f) # Görselleştirme for p in global_park_db: if p["poly_video"] is not None: cv2.polylines(img, [p["poly_video"]], True, p["color"], 2) # Panel cv2.rectangle(img, (0,0), (350, 60), (0,0,0), -1) text_color = (0, 255, 0) if "ON" in son_label else ((0, 255, 255) if "ARKA" in son_label else (0, 0, 255)) cv2.putText(img, f"MOD: {son_label}", (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2) _update_latest_frame(img) if not HEADLESS: cv2.imshow("Birsav AI - Master Otonom", img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() if not HEADLESS: cv2.destroyAllWindows()