denis/PlanarianScanner
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denis defolie
2026-05-03 13:24:25 +02:00
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commit ce32bee3e8
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test_tube_scanner/modules/planarian_tracker.py
+63 -20
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@@ -4,22 +4,13 @@ modules/planarian_tracker.py
Détection et suivi multi-individus de planaires dans un tube.
Supporte de 1 à MAX_PLANARIANS planaires par tube.
Etat inter-frame indépendant par individu : position, timestamp, compteur de perte (lost), flag active.
Quand un individu n'est pas détecté pendant MAX_LOST_FRAMES (5) frames consécutives, il est marqué perdu et son slot se libère.
Algorithme hongrois (scipy.optimize.linear_sum_assignment) dans _hungarian_assign()
— construit une matrice de coût distance euclidienne entre les slots actifs et les nouvelles détections, puis trouve l'association de coût minimal.
Une association est rejetée si la distance dépasse MAX_ASSOC_DIST_PX (80px)
— évite les sauts aberrants entre planaires proches.
Stratégie :
- Soustraction de fond MOG2 (léger sur Raspberry Pi 4)
- Détection de tous les contours valides (surface >= min_area_px)
- Association frame-à-frame par distance euclidienne minimale
via algorithme hongrois (scipy.optimize.linear_sum_assignment)
- Un état inter-frame indépendant par individu (PlanarianState)
- Retourne une liste de résultats, un par individu suivi: champ planarian_id (index 0-based).
- Retourne une liste de résultats, un par individu suivi
Created on 25 avr. 2026
@author: denis
@@ -171,10 +162,12 @@ class PlanarianTracker:
def __init__(
self,
tube_axis: str = "vertical",
min_area_px: int = 20,
max_area_ratio: float = 0.10,
max_planarians: int = 1,
tube_axis: str = "vertical",
min_area_px: int = 20,
max_area_ratio: float = 0.10,
max_planarians: int = 1,
merge_kernel_size: int = 15,
min_contour_dist_px:int = 40,
):
"""
Args:
@@ -182,7 +175,11 @@ class PlanarianTracker:
min_area_px : surface minimale d'un contour pour être considéré valide (px²)
max_area_ratio : surface maximale d'un contour en fraction de la frame (défaut 10%)
filtre les faux positifs du fond non encore appris par MOG2
max_planarians : nombre maximum de planaires à suivre simultanément (1-10)
max_planarians : nombre maximum de planaires à suivre simultanément (1-10)
merge_kernel_size : taille du kernel elliptique de fusion des fragments (px).
Régler ≈ largeur du planaire en pixels. Défaut : 15.
min_contour_dist_px : distance min entre deux contours pour les considérer
comme individus distincts. Défaut : 40px.
"""
self.tube_axis = tube_axis
self.min_area_px = min_area_px
@@ -192,6 +189,16 @@ class PlanarianTracker:
# Un état inter-frame par slot individu
self._states = [PlanarianState(i) for i in range(self.max_planarians)]
# Taille du kernel de fusion morphologique (pixels) —
# doit être proche de la largeur du planaire en pixels.
# Trop petit : fragments non fusionnés → IDs multiples.
# Trop grand : deux planaires proches fusionnés en un seul.
self.merge_kernel_size = merge_kernel_size
# Distance minimale en pixels entre deux contours distincts.
# En-dessous : le plus petit est considéré comme fragment du plus grand.
self.min_contour_dist_px = min_contour_dist_px
# Soustracteur de fond adaptatif MOG2
self._bg_sub = self._make_bg_sub()
@@ -217,6 +224,8 @@ class PlanarianTracker:
s.reset()
self._bg_sub = self._make_bg_sub()
self._warmup_count = 0
# Les paramètres morphologiques (merge_kernel_size, min_contour_dist_px)
# sont conservés — ils ne dépendent pas du puits
# ------------------------------------------------------------------ #
# Interface principale
@@ -253,9 +262,19 @@ class PlanarianTracker:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
fg_mask = self._bg_sub.apply(gray)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# --- Morphologie : fusion des fragments du corps ---
# Un planaire ondulant est souvent segmenté en plusieurs contours
# (tête, milieu, queue). La dilatation fusionne les fragments proches
# avant la détection des contours.
# Kernel 3×3 : supprime le bruit fin (OPEN)
# Kernel merge_kernel : fusionne les fragments du corps (CLOSE + DILATE)
noise_kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
merge_kernel = cv2.getStructuringElement(
cv2.MORPH_ELLIPSE, (self.merge_kernel_size, self.merge_kernel_size)
)
fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_OPEN, noise_kernel)
fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_CLOSE, merge_kernel)
fg_mask = cv2.dilate(fg_mask, merge_kernel, iterations=1)
# Warmup MOG2 : les premières WARMUP_FRAMES frames retournent du bruit
# (fond non encore appris) — on les alimente mais on ne détecte rien
@@ -279,8 +298,33 @@ class PlanarianTracker:
reverse=True,
)
# --- Suppression des fragments résiduels trop proches ---
# Si plusieurs contours valides ont leur centre à moins de
# min_contour_dist_px les uns des autres, seul le plus grand est conservé.
# Évite les cas où la fusion morphologique est incomplète.
filtered = []
for c in valid:
M = cv2.moments(c)
if M["m00"] == 0:
continue
cx_c = int(M["m10"] / M["m00"])
cy_c = int(M["m01"] / M["m00"])
too_close = False
for kept in filtered:
Mk = cv2.moments(kept)
if Mk["m00"] == 0:
continue
cx_k = int(Mk["m10"] / Mk["m00"])
cy_k = int(Mk["m01"] / Mk["m00"])
dist = np.sqrt((cx_c - cx_k)**2 + (cy_c - cy_k)**2)
if dist < self.min_contour_dist_px:
too_close = True
break
if not too_close:
filtered.append(c)
# Limiter au nombre maximum de planaires attendus
valid = valid[:self.max_planarians]
valid = filtered[:self.max_planarians]
# --- Calcul des centres de masse des contours détectés ---
detections = [] # liste de (cx, cy, area, contour)
@@ -489,4 +533,3 @@ class PlanarianTracker:
"axial_pos": 0.0,
"timestamp": ts,
}