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- prediction/image/ FastAPI 서버 Docker 환경 구성 - Dockerfile: PyTorch 2.1 + CUDA 12.1 기반 GPU 이미지 - docker-compose.yml: GPU 할당 + 데이터 볼륨 마운트 - requirements.txt: 서버 의존성 목록 - .env.example: 환경변수 템플릿 - DOCKER_USAGE.md: 빌드/실행/API 사용법 문서 - Dockerfile에 .dockerignore 제외 폴더 mkdir -p 추가 - .gitignore: prediction/image 결과물 및 모델 가중치(.pth) 제외 추가 - dbInsert_csv.py, dbInsert_shp.py 삭제 (미사용 DB 로직) - api.py: dbInsert import 및 주석 처리된 DB 호출 코드 제거 - aerialRouter.ts: req.params 타입 오류 수정
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4.5 KiB
Python
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Python
import os, mmcv, cv2, json
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import numpy as np
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from pathlib import Path
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from PIL import Image
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from tqdm import tqdm
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from mmseg.apis import init_segmentor, inference_segmentor
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from shapely.geometry import Polygon, mapping
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import sys
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_DETECT_DIR = Path(__file__).parent # mx15hdi/Detect/
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_MX15HDI_DIR = _DETECT_DIR.parent # mx15hdi/
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def load_model():
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"""서버 시작 시 1회 호출. 로드된 모델 객체를 반환한다."""
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config = str(_DETECT_DIR / 'V7_SPECIAL.py')
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checkpoint = str(_DETECT_DIR / 'epoch_165.pth')
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model = init_segmentor(config, checkpoint, device='cuda:0')
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model.PALETTE = [
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[0, 0, 0], # background
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[0, 0, 204], # black
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[180, 180, 180], # brown
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[255, 255, 0], # rainbow
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[178, 102, 255] # silver
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]
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return model
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def blend_images(original_img, color_mask, alpha=0.6):
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"""
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Blend original image and color mask with alpha transparency.
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Inputs: numpy arrays HWC uint8
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"""
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blended = cv2.addWeighted(original_img, 1 - alpha, color_mask, alpha, 0)
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return blended
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def run_inference(model, file_id: str, write_files: bool = False) -> dict:
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"""
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사전 로드된 모델로 file_id 폴더 내 이미지를 세그멘테이션한다.
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Args:
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model: load_model()로 로드된 모델 객체.
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file_id: 처리할 이미지 폴더명.
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write_files: True이면 Detect/result/ 와 Detect/Mask_result/ 에 중간 파일 저장.
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False이면 디스크 쓰기 생략 (기본값).
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Returns:
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inference_cache: {image_filename: {'blended': ndarray, 'mask': ndarray, 'ext': str}}
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이 값을 run_georeference()에 전달하면 중간 파일 읽기를 생략할 수 있다.
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"""
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img_path = str(_MX15HDI_DIR / 'Metadata' / 'Image' / 'Original_Images' / file_id)
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output_folder = str(_DETECT_DIR / 'result' / file_id)
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mask_folder = str(_DETECT_DIR / 'Mask_result' / file_id)
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if not os.path.exists(img_path):
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raise FileNotFoundError(f"이미지 폴더가 존재하지 않습니다: {img_path}")
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if write_files:
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os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
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os.makedirs(mask_folder, exist_ok=True)
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image_files = [
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f for f in os.listdir(img_path)
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if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tif', '.tiff'))
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]
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# palette_array는 이미지마다 동일하므로 루프 외부에서 1회 생성
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palette_array = np.array(model.PALETTE, dtype=np.uint8)
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inference_cache = {}
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for image_file in tqdm(image_files, desc="Processing images"):
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image_path = os.path.join(img_path, image_file)
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image_name, image_ext = os.path.splitext(image_file)
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image_ext = image_ext.lower()
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# 이미지를 1회만 읽어 inference와 blending 모두에 재사용
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img_bgr = cv2.imread(image_path)
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img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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# 이미 로드된 배열을 inference_segmentor에 전달 (경로 전달 시 내부에서 재읽기 발생)
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result = inference_segmentor(model, img_bgr)
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seg_map = result[0]
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# Create color mask from palette
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color_mask = palette_array[seg_map]
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# blended image
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blended = blend_images(img_rgb, color_mask, alpha=0.6)
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blended_bgr = cv2.cvtColor(blended, cv2.COLOR_RGB2BGR)
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# mask — numpy 슬라이싱으로 cv2.cvtColor 호출 1회 제거
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mask_bgr = color_mask[:, :, ::-1].copy()
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# 결과를 메모리 캐시에 저장 (georeference 단계에서 재사용)
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# mask는 palette 원본(RGB) 그대로 저장 — Oilshape의 class_colors가 RGB 기준이므로 BGR로 저장 시 색상 매칭 실패
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inference_cache[image_file] = {
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'blended': blended_bgr,
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'mask': color_mask,
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'ext': image_ext,
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}
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if write_files:
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cv2.imwrite(
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os.path.join(output_folder, f"{image_name}{image_ext}"),
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blended_bgr,
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[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 85]
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)
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cv2.imwrite(os.path.join(mask_folder, f"{image_name}{image_ext}"), mask_bgr)
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return inference_cache
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if __name__ == '__main__':
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if len(sys.argv) < 2:
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raise ValueError("파라미터가 제공되지 않았습니다. 폴더 이름을 명령줄 인자로 입력해주세요.")
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_model = load_model()
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# CLI 단독 실행 시에는 중간 파일도 디스크에 저장
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run_inference(_model, sys.argv[1], write_files=True)
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