DonkeyCar 教師データを可視化（旧バージョン2.5.8）

目的

コースを手動で走らせて生成したjpeg画像にスロットルとステアリングのデータを表示する．
緑線の縦の長さがスロットル，左右の長さがステアリングの値．

準備

ホストPCにopencvが入ってなければインストールする．
(donkey)$ pip install opencv-python

教師データを加工

加工したいtubフォルダのあるフォルダで以下のプログラムを実行する．

TubVisualize.py

#!/usr/bin/env python3
"""
Usage:
    TubVisualize.py [--src <src>] [--dst <dst>]

Options:
    -h --help
    --src <src> sorce directory [default: ./tub].
    --dst <dst> distination directory [default: ./tub2].
"""

import os
from docopt import docopt
import json
import cv2

if __name__ == '__main__':
    args = docopt(__doc__)

    if args['--src']:
        src = args['--src']
    else:
        src = './tub'

    if args['--dst']:
        dst = args['--dst']
    else:
        dst = './tub2'

    print(src)
    print(dst)

    if not os.path.isdir(dst):
        os.mkdir(dst)

    lineColor = (0,255,0)
    lineThickness = 2
    textOrg = (0,120)
    textFontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    textFontScale = 1
    textColor = (255,255,255)
    textThickness = 1

    cv2.namedWindow('DonkeyCam', cv2.WINDOW_NORMAL)

    num = 0
    while num < 100000:

        if os.path.exists(src+'/record_'+str(num)+'.json'):
            if os.path.exists(src+'/'+str(num)+'_cam-image_array_.jpg'):

                fp = open(src+'/record_'+str(num)+'.json','r')
                json_data = json.load(fp)
                fp.close()

                fp = open(dst+'/record_'+str(num)+'.json','w')
                json.dump(json_data, fp)
                fp.close()

                throttle = json_data["user/throttle"]
                angle = json_data["user/angle"]
                timestamp = json_data["timestamp"]

                img = cv2.imread(src+'/'+str(num)+'_cam-image_array_.jpg')
                cv2.line(img,(int(round(160/2+160/2*angle)),int(round(120-120*throttle))),(int(160/2),120),lineColor,lineThickness)
                cv2.putText(img, str(num),textOrg,textFontFace,textFontScale,textColor,textThickness)
                cv2.imwrite(dst+'/'+str(num)+'_cam-image_array_.jpg',img)

                cv2.imshow('DonkeyCam',img)
                cv2.waitKey(1)

        num += 1

    if os.path.exists(src+'/meta.json'):
        fp = open(src+'/meta.json','r')
        meta_json = json.load(fp)
        fp.close()

        fp = open(dst+'/meta.json','w')
        json.dump(meta_json, fp)
        fp.close()

    cv2.destroyAllWindows()

(donkey)$ python TubVisualize.py
tub2フォルダが出来るのでそれを makemovie する．