json解析更新

root

2025-04-25 b471af16b957258f621c1ad7c73f2416ef1de78d

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
#include"camera.h"
 
 
bool Camera::initConfig(float threshold, float cropRatio, float cellSize, float ratio,int size) {
    CropRatio=cropRatio;
    Threshold =threshold;
    CellSize =cellSize;
    Size=size;
    threshold0=size*size*ratio;
    return true;
}
 
std::vector<int> Camera::aHash(cv::Mat image) {
    cv::Mat resized_image;
    cv::resize(image,resized_image,cv::Size(Size,Size));
    resized_image.convertTo(resized_image,CV_32FC3);
    cv::Scalar meanValue = cv::mean(resized_image);
 
    double avreage = meanValue[0];
 
    std::vector<int> hash;
    for (int i = 0; i < Size; i++) {
        char* line = resized_image.ptr<char>(i);
        for (int j = 0; j < Size; j++) {
                
            if (line[j]>avreage) {
                hash.push_back(1);
            }
            else {
                hash.push_back(0);
            }
        }
    }
 
 
    return hash;
 
}
 
int Camera::Hamming_distance(std::vector<int> hash1, std::vector<int> hash2) {
    int dist = 0;
    for (int i = 0; i < hash1.size(); i++) {
        if (hash1[i] != hash2[i]) {
            dist++;
        }
    }
    return dist;
}
 
int Camera::detect(cv::Mat& image,cv::Mat& standard) 
{
    try
    {
        int imageWidth = image.cols;
        int imageHeight = image.rows;
 
        int standardWidth = standard.cols;
        int standardHeight = standard.rows;
 
        int w1 = (1 - 2 * CropRatio) * imageWidth;
        int h1 = (1 - 2 * CropRatio) * imageHeight;
 
        int w2 = (1 - 2 * CropRatio) * standardWidth;
        int h2 = (1 - 2 * CropRatio) * standardHeight;
 
        cv::Mat im1, im2;
        cv::Rect rect1((int)(CropRatio * imageWidth), (int)(CropRatio * imageHeight), w1, h1);
        cv::Rect rect2((int)(CropRatio * standardWidth), (int)(CropRatio * standardHeight), w2, h2);
 
        im1 = image(rect1);
        im2 = standard(rect2);
 
        //
        cv::Mat gray1, gray2;
        cv::cvtColor(im1, gray1, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::cvtColor(im2, gray2, cv::COLOR_BGR2GRAY);
 
        //计算格子大小
        int step_w1 = w1 / CellSize;
        int step_h1 = h1 / CellSize;
 
        int step_w2 = w2 / CellSize;
        int step_h2 = h2 / CellSize;
 
        double n = 0;
        for (int i = 0; i < CellSize; i++) {
            for (int j = 0; j < CellSize; j++) {
                cv::Mat roi1, roi2;
                cv::Rect rect1(j * step_w1, i * step_h1, step_w1 - 1, step_h1 - 1);
                cv::Rect rect2(j * step_w2, i * step_h2, step_w2 - 1, step_h2 - 1);
                roi1 = gray1(rect1);
                roi2 = gray2(rect2);
                std::vector<int> hash1 = aHash(roi1);
                std::vector<int> hash2 = aHash(roi2);
                int dist = Hamming_distance(hash1, hash2);
                //相同
                if (dist < threshold0) {
                    continue;
                }
 
                n++;
            }
        }
 
        //
        if (n / (CellSize * CellSize) > Threshold) {
 
            return 1;//异常
        }
        else {
            return 0;//正常
        }
    }
    catch (const std::exception& ex)
    {
        std::string errorMessage = "camera-";
        errorMessage += ex.what();
        throw std::runtime_error(errorMessage);
    }
}