import json import os import cv2 from utils import carregar_labelmap_completo, converter_mask_rgb_para_ids # ⚙️ Configurações with open("config.json", "r") as f: config = json.load(f) MODELO = config["camera"] RESOLUCAO = config["resolucao"] pasta_base = os.path.join(MODELO, "dataset") fonte_dados = ["original", "augmented"] labelmap_path = os.path.join(pasta_base, "labelmap.txt") RESOLUCOES = { f"{RESOLUCAO[0]}x{RESOLUCAO[1]}": (RESOLUCAO[0], RESOLUCAO[1]), } # === Início do processamento === cor_para_id, _, _, ignore_rgb = carregar_labelmap_completo(labelmap_path) ignore_id = ignore_rgb[0] # Cria pastas de saída for nome_res, dim in RESOLUCOES.items(): os.makedirs(os.path.join(pasta_base, nome_res, "images"), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(pasta_base, nome_res, "masks"), exist_ok=True) # Processa cada fonte de dados (original + augmented) for fonte in fonte_dados: if (not os.path.exists(os.path.join(pasta_base, fonte))): continue pasta_rgb = os.path.join(pasta_base, fonte, "images") pasta_masks = os.path.join(pasta_base, fonte, "masks") nomes_arquivos = sorted([f for f in os.listdir(pasta_rgb) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".jpeg")]) total = len(nomes_arquivos) for i, nome in enumerate(nomes_arquivos, 1): caminho_rgb = os.path.join(pasta_rgb, nome) caminho_mask = os.path.join(pasta_masks, nome.replace(".jpg", ".png").replace(".jpeg", ".png")) img_rgb = cv2.imread(caminho_rgb) if img_rgb is None: print(f"[!] Erro ao ler imagem {nome}") continue # Tenta carregar a máscara RGB (se existir) if os.path.exists(caminho_mask): img_mask_rgb = cv2.cvtColor(cv2.imread(caminho_mask), cv2.COLOR_BGR2RGB) #img_mask_rgb = cv2.cvtColor(img_mask_rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB) # ← CORRIGE isso! if img_mask_rgb is not None: mask_ids = converter_mask_rgb_para_ids(img_mask_rgb, cor_para_id, ignore_id) else: print(f"[!] Erro ao ler máscara {caminho_mask}, ignorando.") mask_ids = None else: mask_ids = None for nome_res, dim in RESOLUCOES.items(): # Cria nomes únicos baseados na fonte nome_saida_img = f"{fonte}_{nome}" nome_saida_mask = nome_saida_img.replace(".jpg", ".png").replace(".jpeg", ".png") # Redimensiona e salva imagem img_resized = cv2.resize(img_rgb, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) path_img_saida = os.path.join(pasta_base, nome_res, "images", nome_saida_img) cv2.imwrite(path_img_saida, img_resized) # Redimensiona e salva máscara (se existir) if mask_ids is not None: mask_resized = cv2.resize(mask_ids, dim, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) path_mask_saida = os.path.join(pasta_base, nome_res, "masks", nome_saida_mask) cv2.imwrite(path_mask_saida, mask_resized) print(f"[{fonte}] [{i}/{total}] Redimensionado: {nome}") print("\n✅ Concluído com sucesso! Todas as fontes foram processadas.")