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//paip/script/distribution_weight/README.md

## 1. 개요 
> PTZ 카메라의 이미지 밀도 분석 스크립트  
> 환경 이벤트(침입, 외부 소리)로 인하여 계사 내 닭 분포 변화를 밀도 분석으로 감지    
![이미지밀도분석](../img/cluster.png)

## 2. 관련 리소스
### 2-1. 테이블
* **tbl_density_mask** : 이미지 ID 별 config 정보를 저장한 테이블 
  - cMapList : 카메라 정보별(module_id) 별 mask 설정 정보 
  - exceptList : 카메라 정보별(module_id) 별 밀도 계산 예외 grid 정보 
  - defaultExceptList : 밀도 계산 예외 grid default 정보 
* **tbl_image_analysis_density** : tbl_image_analysis_weight 와 같이 밀도 분석 결과 저장 테이블 
  - create_time : DB row 생성 시간
  - file_time : 이미지 파일 생성 시간(from 파일 이름)
  - house_id : 계사 번호(from 파일 이름)
  - data_type : 'densityImage'로 고정
  - org_file_name : 파일 이름(파일 경로를 제외한 파일 이름)
  - result_file_name : 결과 파일 이름(파일 경로를 제외한 파일 이름[확장자 제외] + _DensityResult + 파일 확장자)
  - cluster_num_of_interest : mask를 제외한 영역의 pixel 갯수
  - **cluster_interest_ratio_list : grid 별 밀도 정보**
  - cluster_prediction_status : 밀도 분석 결과 'success'로 고정

### 2-2. hyper parameters
* 가중치 정보. 카메라와의 거리에 따른 가중치 
  * weightMap 수정(23.01.16) : 0.5 ~ 1.0 
    - ~~[x/divNum[1] for x in range(1,divNum[1]+1)]~~ 
    - [x/divNum[1]/2+ .5 for x in range(1,divNum[1]+1)] 
* mask 정보 : tbl_density_mask 의 cMapList  
  * cMap = defaultdict(lambda : [[0,0],[imgWidth,0],[imgWidth,imgHeight],[0,imgHeight]], eval(cMapStr))
* except grid 정보 : tbl_density_mask 의 exceptList, default value 는 동일 테이블의 defaultExceptList 
  * exceptMap = defaultdict(lambda : eval(mapList.iloc[0,2]), eval(mapList.iloc[0,1]))
* threshold : 현재 0.4 로 고정되어 있음

## 3. 실행 방법
* python3.9 img_density.py -f <파일이름(경로포함)>
* 실행 시간 : gateway 서버 기준 18s 
```
python3.9 img_density.py -f /path/FA0010_GW01_H03_CT07,2_20221120103201_farm_image_real_ab46cb704807.jpg
```
## 4. 결과 
### 4-1. return value 
* 성공 : 'success'
* 실패 : 'fail'
### 4-2. 결과 이미지
* <이미지이름>_DensityResult.jpg
![결과이미지](../img/output.jpg)