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五个功能模块
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1. Yolo + Tracker + Resnet, 其中 Resnet 的实现在./contrast中
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track_reid.py
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2. 轨迹分析模块，目录为：./tracking
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(1) 基于模块（Yolo + Tracker + Resnet）的输出
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tracking_test.py
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(2) 基于测试过程数据（track.data, tracking_output.data）的输出
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module_analysis.py
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3. 比对分析模块，目录为：./contrast
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2个场景：1:1，1:n
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1:1场景：
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(1) 利用现场保存数据进行比对
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OneToOneCompare.txt（现场保存数据）
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one2one_onsite.py
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(2) 利用本地算法进行特征提取
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one2one_contrast.py
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1:n场景：
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(1) 直接利用 deletedBarcode.txt 中数据
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one2n_contrast.py
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(2) 构造取出、放入事件，设计不同的特征，
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feat_select.py
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4. 整体流程仿真
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pipeline.py
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需要指定是个变量：
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(1) evtdir: 保存各个事件的文件夹
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(2) SourceType: "image", "video", yolo+resent+tracker模块输入数据类型
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(3) savepath: 结果数据保存位置
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(4) weights: YoloV5 模型权重
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savepath
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(1) Yolos_Tracking
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eventname文件夹，保存yolo+resent+tracker模块输出，包括：
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(1) images 或 {videoname}
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(2) subimgs
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(3) trajectory
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(4) front_y2.png
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(5) trajectory.png
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(2) ShoppingDict_pkfile
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保存 ShoppingDict 字典的 pickle 文件，可用于构造 ShoppingEvent 对象。
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(3) contrast
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保存1:1、1:SN、1:n数据
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(4) error_events.txt
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事件字典结构：
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ShoppingDict = {"eventPath": eventpath,
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"eventName": evtname,
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"barcode": barcode,
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"eventType": '', # "input", "output", "other"
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"frontCamera": {},
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"backCamera": {},
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"one2n": []
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}
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相机字典：
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CameraEvent = {"cameraType": '', # "front", "back"
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"videoPath": '',
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"imagePaths": [],
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"yoloResnetTracker": [],
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"tracking": [],
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}
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yoloResnetTracker，列表，元素 "frameDict" 为有关帧数据的字典结构
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frameDict = {"path": path,
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"fid": int(frameId),
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"bboxes": det,
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"tboxes": tracks,
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"imgs": imgdict,
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"feats": featdict}
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5. 全实时时间切分仿真分析
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time_devide.py
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需分 2 步运行模块:
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(1) runyolo()
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该模块调用 imgs_inference.py 中模块 run_yolo, 该模块重新定义了类 LoadImages, 对图像进行了旋转。
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后续工作：
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1). 将run_yolo模块与track_redi.yolo_resnet_tracker模块合并
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2). 图像文件名标准化
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(2) show_seri()
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该模块调用 event_time_specify.py 中模块 devide_motion_state
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具体实现：
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./tracking
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tracking_test.py
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have_tracked():
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轨迹分析测试。遍历track_reid.py输出的文件夹trackdict下的所有.pkl文件。
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time_test.py
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统计Pipeline整体流程中各模块耗时
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module_analysis.py
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该模块中需要借助 try...except... 捕获data文件中的异常
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main():
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遍历文件夹下的每一个子文件夹，对子文件夹执行tracking_simulate() 函数；
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main_loop()：
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(1) 根据 deletedBarcode.txt 生成事件对，并利用事件对生成存储地址
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(2) 调用 tracking_simulate() 函数
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tracking_simulate(eventpath, savepath)：
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(1) 根据event_names获取事件名enent_name
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(2) 遍历并执行 eventpath 文件夹下的 0_track.data、1_track.data 文件，并调用do_tracking() 执行
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(3) 将前后摄、本地与现场，工8幅子图合并为1幅大图。
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上下子图分别显示的是前后摄，每一行4个子图，分别为：
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(a) tracker输出原始轨迹;
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(b) 本地tracking输出;
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(c) 现场算法轨迹选择前轨迹;
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(d) 现场算法轨迹选择后的轨迹
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do_tracking(fpath, savedir, event_name)
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inputs：
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fpath: 0/1_track.data文件，并核验是否存在 0/1_tracking_output.data，若不存在该文件，直接返回 None, None
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savedir: 在该文件夹下会建立3个子文件夹及一个png轨迹图
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./savedir/event_name_images, 画boxes后的图像序列
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./savedir/event_name_subimgs, 轨迹分析后的目标子图，无 _x 为PC机结果，有 _x 为平板单摄像头轨迹选择后的输出
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./savedir/trajectory, 存储每一个轨迹图
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./savedir/event_name_tracking_select.png 或 enent_name_tracking.png 或 enent_name_select.png
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outputs:
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img_tracking：本机tracker、tracking 输出的结果比较图
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abimg: 部署算法的tracking、轨迹选择分析比较图
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./utils/read_data.py
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0/1_track.data 文件保存：yolo、Resnet、tracker、tracking模块的输出
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函数: extract_data(datapath)
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异常排除：
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(1) assert len(boxes)==len(feats)，确保每一帧内boxes数和feats数相等
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(2) assert(len(bboxes)==len(ffeats)), 确保关于bboxes的帧数和关于ffeats的帧数相等
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(3) assert(len(trackerboxes)==len(trackerfeats))，确保tracker输出的boxes可以对应到相应的feats上
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这里未对 len(box)!=9、len(feat)!=256, 的情况做出约束
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输出：
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bboxes
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ffeats
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trackerboxes
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tracker_feat_dict[f"frame_{fid}"]["feats"]{{bid}: (256,)
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}
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trackingboxes
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tracking_feat_dict[f"track_{tid}"]["feats"]{f"{fid}_{bid}": tracker_feat_dict[f"frame_{fid}"]["feats"][bid]})
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0/1_tracking_output.data 文件保存用于比对的boxes、features
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函数: read_tracking_output(filepath)
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异常排除：
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(1) assert len(feats)==len(boxes)
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(2) box.size==9、feat.size=256
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./deprecated/contrast_one2one.py
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1:1 比对评估。have Deprecated!
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./enentmatch.py
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1:n 模拟测试，have Deprecated!
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./contrast
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seqfeat_compare.py
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similarity_compare_sequence(root_dir)
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inputs:
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root_dir：文件夹，包含"subimgs"字段，对该文件夹中的相邻图像进行相似度比较
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silimarity_compare()
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功能：对imgpaths文件夹中的图像进行相似度比较
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input_getout_compare.py
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creatd_deletedBarcode_front(filepath)
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(1) 基于 deletedBarcode.txt, 构造取出事件和相应的放入事件，构成列表并更新这些列表。
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MatchList = [(getout_event, InputList), ...]
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(2) 设计不同的特征选择方式，计算 getout 事件和各 input 事件的相似度，并保存于文件：
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deletedBarcodeTest.txt
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precision_compare(filepath, savepath)
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读取 deletedBarcode.txt 和 deletedBarcodeTest.txt 中的数据，进行相似度比较
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stdfeat_analys()
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genfeats.py
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get_std_barcodeDict(bcdpath, savepath)
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功能: 生成并保存只有一个key值的字典 {barcode: [imgpath1, imgpath1, ...]}
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stdfeat_infer(imgPath, featPath, bcdSet=None)
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功能: 对 imgPath 中图像进行特征提取，生成只有一个key值的字典。
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{barcode: features}，features.shape=(nsample, 256)，并保存至 featPath 中
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onsite_contrast_pr.py
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one2one_pr()
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现场试验输出数据的性能评估，输出1:1, 1:SN, 1:n的PR曲线和相似度直方图分布。
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test_compare()
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适用于202410前数据保存版本的，需调用 OneToOneCompare.txt
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one2one_contrast.py
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已修改，未更新。
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共6个地址：
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(1) stdSamplePath: 用于生成比对标准特征集的原始图像地址
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(2) stdBarcodePath: 比对标准特征集原始图像地址的pickle文件存储，{barcode: [imgpath1, imgpath1, ...]}
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(3) stdFeaturePath: 比对标准特征集特征存储地址
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||
(4) eventFeatPath: 用于1:1比对的购物事件特征存储地址、对应子图存储地址
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(5) subimgPath: 1:1比对购物事件轨迹、标准barcode所对应的 subimgs 存储地址
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(6) resultPath: 1:1比对结果存储地址
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(1), (2), (3): 保存标准特征集向量，只需运行一次
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(4): 保存测试的事件字典，只需运行一次
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test_one2one()
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1:1比对
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(1) 初始化事件和标准特征集, 只需运行一次
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init_std_evt_dict()
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||
(2) 事件barcode集和标准库barcode求交集
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build_std_evt_dict()
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(3) 1:1性能评估
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one2one_simi()
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(4) 计算PR曲线
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one2one_pr()
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test_one2SN()
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1:SN比对
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||
(1) 初始化事件和标准特征集, 只需运行一次
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init_std_evt_dict()
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||
(2) 事件barcode集和标准库barcode求交集
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build_std_evt__dict()
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(3) 1:SN性能评估
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one2SN_pr()
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init_std_evt_dict()
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生成标准特征集与事件对象并存储，并存储相关数据，只需运行一次
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(1) Barcode图像进行特征推理并保存
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gen_bcd_features(stdSamplePath, stdBarcodePath, stdFeaturePath, bcdSet)
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(2) 基于data文件或pipeline输出的pickle文件生成 ShoppingEvent 对象
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gen_eventdict(eventDatePath, saveimg)
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build_std_evt_dict()
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基于事件barcode集和标准库barcode交集构造用于评估性能的事件集合。
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simi_calc()
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计算事件和标准特征集的相似度
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data_precision_compare()
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不同数据精度下的性能比较
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int8_to_ft16()
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ft16_to_uint8()
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one2n_contrast.py
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执行1:n共需要3步，分别对应3个函数：
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(1) 生成事件字典并保存至 eventDataPath, 只需运行一次
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(2) 读取事件字典
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(3) 1:n 比对事件评估
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(1) gen_eventdict(sourcePath)
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(2) read_eventdict()
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inputs：
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eventDataPath: 类 ShoppingEvent 对象存储地址，该对象由函数 gen_eventdict() 生成。
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output：
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evtDicts
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(3) one2n_pr()
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inputs：
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||
evtDicts
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output：
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fpevents：FP事件地址
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(4) simi_calc()
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计算两个事件的相似度
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one2n_contrast_old.py (disused)
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test_one2n()
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1:n 现场测试性能评估，输出 PR 曲线
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兼容 2 种 txt 文件格式：returnGoods.txt, deletedBarcode.txt,
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分别对应不同的文件读取函数：
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- read_deletedBarcode_file()
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- read_returnGoods_file()
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one2n_return(all_list)
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输入：从returnGoods.txt读取的数据
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输出：
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corrpairs：(取出事件, 正确匹配的放入事件)
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errpairs：(取出事件, 放入事件, 错误匹配的放入事件)
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corr_similarity: (正确匹配时的相似度)
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err_similarity: (错误匹配时的相似度)
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one2n_deleted(all_list)
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输入: 从deletedBarcode.txt读取的数据
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输出：
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corrpairs：(取出事件, 取出的barcode)
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errpairs：(取出事件, 取出的barcode, 错误匹配的barcode)
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corr_similarity: (正确匹配时的相似度)
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err_similarity: (错误匹配时的相似度)
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||
save_tracking_imgpairs(pairs, savepath)
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输入：
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pairs：匹配时间对，len(2)=2 or 3, 对应正确匹配与错误匹配
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savepath：结果保存地址，其中图像文件的命名为：取出事件 + 放入事件 + 错误匹配时间
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子函数 get_event_path(), 扫码放入的对齐名
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对于 returnGoods.txt, 放入事件的事件名和对应的文件夹名不一致，需要对齐
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test_rpath_deleted()
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功能：
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针对 eletedBarcode.txt 格式的 1:n 数据结果文件
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获得 1:n 情况下正确或匹配事件对（取出事件、放入事件、错误匹配事件）
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匹配事件分析, 实现函数：save_tracking_imgpairs()
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重要参数：
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del_barcode_file:
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basepath: 对应事件路径
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savepath: 存储路径, 是函数 save_tracking_imgpairs() 的输入
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saveimgs: Ture, False, 是否保存错误匹配的事件对
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get_contrast_paths()
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针对 eletedBarcode.txt 格式的 1:n 数据结果文件,返回三元时间元组（getoutpath, inputpath, errorpath）
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test_rpath_return()
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针对 returnGoods.txt 格式 1:n 数据文件，不需要调用函数get_contrast_paths()
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获得 1:n 情况下正确或匹配事件对（取出事件、放入事件、错误匹配事件）
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匹配事件分析, 实现函数：save_tracking_imgpairs()
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time_devide.py
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runyolo()
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执行 imgs_inference.py 中的 run_yolo()模块，该模块重新定义了类 LoadImages, 对图像进行了旋转。
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show_seri()
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