Display-Corner-Estimation-Prototype

ディスプレイの4隅を検出するモデルのプロトタイプです。

ONNXモデルを使用し、複数の入力サイズ（192x192, 384x384, 576x576, 768x768）のモデルを用意しています。

Requirements

opencv-python 4.13.0.90 or later
numpy         2.4.1     or later
onnxruntime   1.23.2    or later ※GPU推論する際は onnxruntime-gpu

Demo

デモの実行方法は以下です。

基本的な使用方法

Webカメラでリアルタイム検出

python sample_inference.py

または

python sample_inference.py 0

画像ファイルの処理

python sample_inference.py sample.jpg

動画ファイルの処理

python sample_inference.py asset/sample.mp4 --output result.mp4

コマンドラインオプション

--model

使用するONNXモデルのパス

デフォルト：display_corner_estimator/model_384x384.onnx

選択肢：
- display_corner_estimator/model_192x192.onnx
- display_corner_estimator/model_384x384.onnx
- display_corner_estimator/model_576x576.onnx
- display_corner_estimator/model_768x768.onnx
--output

出力ファイルのパス（画像/動画処理時）

デフォルト：なし
--confidence

コーナー検出の信頼度閾値

デフォルト：0.1

範囲：0.0～1.0
--device

実行デバイスの選択

デフォルト：cpu

選択肢：
- cpu：CPUで実行
- cuda：NVIDIA GPUで実行（CUDA対応）
- tensorrt：TensorRTで実行（NVIDIA GPU）
- dml：DirectMLで実行（Windows、AMD/Intel GPU）
- auto：自動選択
--optimization

ONNX Runtime最適化レベル

デフォルト：all

選択肢：
- all：すべての最適化を有効化
- extended：拡張最適化
- basic：基本最適化
- none：最適化なし
--smooth

座標平滑化の移動平均フレーム数

デフォルト：1（平滑化なし）
--warp

射影変換を有効化（検出したコーナーを使用して画像を矩形に変換）

デフォルト：無効
--warp-width

変換後の画像幅（--warp使用時）

デフォルト：960
--warp-height

変換後の画像高さ（--warp使用時）

デフォルト：540
--no-show

プレビューウィンドウを表示しない

デフォルト：表示する
--max-frames

処理する最大フレーム数（動画/Webカメラ用、0=無制限）

デフォルト：0

Architecture

このプロジェクトは以下のコンポーネントで構成されています：

display_corner_estimator/: コア推論エンジンとユーティリティ
- InferenceEngine: ONNXモデルのラッパークラス
- preprocess_frame(): 画像の前処理
- decode_corner_heatmaps(): ヒートマップからコーナー座標をデコード
- draw_corners(): 検出結果の可視化
sample_inference.py: エンドツーエンドの推論スクリプト
- Webカメラ、画像、動画の自動判定
- リアルタイム推論
- 射影変換による画像補正
- 検出結果と変換結果の横並び表示

Author

高橋かずひと(https://x.com/KzhtTkhs)

License

Display-Corner-Estimation-Prototype is under Apache-2.0 License.

Kazuhito00/Display-Corner-Estimation-Prototype