feat(pose_3d): GET /tags multi-camera, rimuovi /front_tags
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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@@ -249,11 +249,17 @@ def get_clouds(step: int = 8, max_depth_mm: int = 2000) -> dict[str, Any]:
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return result
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# --- Front-camera tag finder: detect + misura indipendente via depth ----
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# Scansiona ArUco DICT_4X4_50 sulla RGB del D435i frontale e per ogni tag
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# trovato misura i 4 corner 3D usando il depth sensor (independent da pnp).
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# Output in frame ottico OpenCV (X right, Y down, Z forward) — il client
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# lo agganciera' al link URDF del d435 nella scena 3D.
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# --- Multi-camera tag finder: detect + misura indipendente via depth ----
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# Scansiona ArUco DICT_4X4_50 su tutte le camere attive (Nuwa polso DX e
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# D435i frontale). Per ogni tag trovato misura i 4 corner 3D via depth sensor
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# (indipendente da solvePnP). Output in frame ottico OpenCV per ciascuna camera.
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def _edge_len_mm(a: list[float], b: list[float]) -> "Optional[float]":
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"""Lunghezza 3D in mm tra due corner; None se un corner ha NaN."""
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if any(x != x for x in a + b): # NaN check
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return None
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return (sum((a[i] - b[i]) ** 2 for i in range(3))) ** 0.5 * 1000.0
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def _parse_id_range(spec: str) -> list[int]:
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"""Accetta "0-49" o "1,10,20,33"."""
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@@ -271,27 +277,18 @@ def _parse_id_range(spec: str) -> list[int]:
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return sorted(set(out))
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@router.get("/front_tags")
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def get_front_tags(ids: str = "0-49", probe_size_mm: float = 40.0) -> dict[str, Any]:
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"""Detect ArUco markers via front D435i + misura geometria 3D reale.
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Per ogni tag trovato chiama /api/measure ai 4 corner per ottenere i punti
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3D direttamente dal depth sensor (indipendente da solvePnP). Cosi' la
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dimensione misurata non dipende dalla size assunta in input.
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`probe_size_mm` viene passato a marker-finder solo per soddisfare la sua
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API (richiede un size per ogni id) ma non influisce sulla misura.
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"""
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sw = Stopwatch()
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front = _deps.front_camera()
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def _detect_tags_on(client, frame_label: str, ids: str,
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probe_size_mm: float = 40.0) -> list[dict]:
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"""Detect ArUco markers su `client` (qualsiasi NuwaClient) e misura i 4
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corner + centro in 3D via depth sensor (indipendente da solvePnP).
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Ritorna una lista di dict per tag (id, corners_pixel, corners_3d_optical_m,
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corner_depths_mm, center_3d_optical_m, edge_mm_per_side, edge_mm, distance_m).
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`frame_label` è solo per i log; i punti sono nel frame ottico OpenCV della camera."""
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mk = _deps.marker()
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# 1) intrinsics RGB del D435i → passate a marker-finder per pose corrette
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with sw.step("intrinsics"):
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intr = front.intrinsics()
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intr = client.intrinsics()
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rgb = (intr or {}).get("rgb") or {}
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if not rgb or "fx" not in rgb:
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raise HTTPException(500, detail=f"front camera intrinsics missing rgb: {intr!r}")
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raise RuntimeError(f"intrinsics rgb mancanti: {intr!r}")
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K = {
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||||
"camera_matrix": [
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[float(rgb["fx"]), 0.0, float(rgb["cx"])],
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@@ -303,92 +300,95 @@ def get_front_tags(ids: str = "0-49", probe_size_mm: float = 40.0) -> dict[str,
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||||
for k in ("k1", "k2", "p1", "p2", "k3")
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],
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}
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# 2) detect (passiamo intrinsics override per non usare il default Nuwa)
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id_list = _parse_id_range(ids)
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markers = [{"id": int(i), "size_mm": float(probe_size_mm)} for i in id_list]
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with sw.step("detect"):
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det = mk.detect_url(markers=markers, image_url=front.rgb_url(), intrinsics=K)
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||||
det = mk.detect_url(markers=markers, image_url=client.rgb_url(), intrinsics=K)
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# 3) per ogni found: depth ai 4 corner + center
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tags_out: list[dict[str, Any]] = []
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with sw.step("measure_corners"):
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||||
for m in det.get("found", []):
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||||
corners = m.get("corners") or []
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||||
if len(corners) != 4:
|
||||
continue
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||||
pts3d: list[list[float]] = []
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||||
depths: list[Optional[int]] = []
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||||
try:
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||||
for (u, v) in corners:
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||||
md = front.measure(int(round(u)), int(round(v)), radius=2)
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||||
pt = (md or {}).get("point_m") or {}
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||||
d_mm = (md or {}).get("depth_mm")
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||||
if not pt or d_mm in (None, 0):
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||||
pts3d.append([float("nan")] * 3)
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||||
depths.append(None)
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||||
else:
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||||
pts3d.append([float(pt["x"]), float(pt["y"]), float(pt["z"])])
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||||
depths.append(int(d_mm))
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||||
cu = sum(c[0] for c in corners) / 4.0
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||||
cv = sum(c[1] for c in corners) / 4.0
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||||
cmd = front.measure(int(round(cu)), int(round(cv)), radius=4)
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||||
cpt = (cmd or {}).get("point_m") or {}
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||||
center3d = (
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||||
[float(cpt["x"]), float(cpt["y"]), float(cpt["z"])]
|
||||
if cpt else [float("nan")] * 3
|
||||
)
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||||
except Exception as e:
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||||
log.warning("front_tags: measure failed for id=%s: %s", m.get("id"), e)
|
||||
continue
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||||
for m in det.get("found", []):
|
||||
corners = m.get("corners") or []
|
||||
if len(corners) != 4:
|
||||
continue
|
||||
pts3d: list[list[float]] = []
|
||||
depths: list[Optional[int]] = []
|
||||
try:
|
||||
for (u, v) in corners:
|
||||
md = client.measure(int(round(u)), int(round(v)), radius=2)
|
||||
pt = (md or {}).get("point_m") or {}
|
||||
d_mm = (md or {}).get("depth_mm")
|
||||
if not pt or d_mm in (None, 0):
|
||||
pts3d.append([float("nan")] * 3)
|
||||
depths.append(None)
|
||||
else:
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||||
pts3d.append([float(pt["x"]), float(pt["y"]), float(pt["z"])])
|
||||
depths.append(int(d_mm))
|
||||
cu = sum(c[0] for c in corners) / 4.0
|
||||
cv = sum(c[1] for c in corners) / 4.0
|
||||
cmd = client.measure(int(round(cu)), int(round(cv)), radius=4)
|
||||
cpt = (cmd or {}).get("point_m") or {}
|
||||
center3d = ([float(cpt["x"]), float(cpt["y"]), float(cpt["z"])]
|
||||
if cpt else [float("nan")] * 3)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.warning("tags(%s): measure failed for id=%s: %s",
|
||||
frame_label, m.get("id"), e)
|
||||
continue
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||||
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# Outlier rejection sulla depth: il pixel di un corner sul bordo
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# del marker spesso prende la depth del background (es. 1358mm
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# mentre gli altri 3 sono a 320mm). Rifiutiamo corner con depth
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# > 20% off dalla mediana → li trattiamo come NaN nel calcolo edge.
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valid_d = [d for d in depths if d is not None]
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||||
if len(valid_d) >= 3:
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# mediana semplice (4 elementi → media dei 2 centrali)
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||||
sd = sorted(valid_d)
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||||
median_d = (sd[len(sd)//2 - 1] + sd[len(sd)//2]) / 2 if len(sd) % 2 == 0 else sd[len(sd)//2]
|
||||
for i, d in enumerate(depths):
|
||||
if d is None:
|
||||
continue
|
||||
if abs(d - median_d) / median_d > 0.20:
|
||||
pts3d[i] = [float("nan")] * 3 # esclude da edge_mm
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||||
valid_d = [d for d in depths if d is not None]
|
||||
if len(valid_d) >= 3:
|
||||
sd = sorted(valid_d)
|
||||
median_d = (sd[len(sd)//2 - 1] + sd[len(sd)//2]) / 2 if len(sd) % 2 == 0 else sd[len(sd)//2]
|
||||
for i, d in enumerate(depths):
|
||||
if d is None:
|
||||
continue
|
||||
if abs(d - median_d) / median_d > 0.20:
|
||||
pts3d[i] = [float("nan")] * 3
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||||
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||||
# 3D edge lengths (mm) — robusti a un corner senza depth (NaN salta)
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def _L(a: list[float], b: list[float]) -> Optional[float]:
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if any(x != x for x in a + b): # NaN check
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return None
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||||
return (sum((a[i] - b[i]) ** 2 for i in range(3))) ** 0.5 * 1000.0
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||||
edges_mm = [_edge_len_mm(pts3d[i], pts3d[(i + 1) % 4]) for i in range(4)]
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||||
valid_edges = [e for e in edges_mm if e is not None]
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||||
edge_mean = sum(valid_edges) / len(valid_edges) if valid_edges else None
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||||
|
||||
edges_mm = [_L(pts3d[i], pts3d[(i + 1) % 4]) for i in range(4)]
|
||||
valid_edges = [e for e in edges_mm if e is not None]
|
||||
edge_mean = sum(valid_edges) / len(valid_edges) if valid_edges else None
|
||||
distance_m: Optional[float] = None
|
||||
if all(x == x for x in center3d):
|
||||
distance_m = (sum(c ** 2 for c in center3d)) ** 0.5
|
||||
|
||||
distance_m: Optional[float] = None
|
||||
if all(x == x for x in center3d):
|
||||
distance_m = (sum(c ** 2 for c in center3d)) ** 0.5
|
||||
tags_out.append({
|
||||
"id": int(m["id"]),
|
||||
"corners_pixel": [[float(c[0]), float(c[1])] for c in corners],
|
||||
"corners_3d_optical_m": pts3d,
|
||||
"corner_depths_mm": depths,
|
||||
"center_3d_optical_m": center3d,
|
||||
"edge_mm_per_side": edges_mm,
|
||||
"edge_mm": edge_mean,
|
||||
"distance_m": distance_m,
|
||||
})
|
||||
return tags_out
|
||||
|
||||
tags_out.append({
|
||||
"id": int(m["id"]),
|
||||
"corners_pixel": [[float(c[0]), float(c[1])] for c in corners],
|
||||
"corners_3d_optical_m": pts3d,
|
||||
"corner_depths_mm": depths,
|
||||
"center_3d_optical_m": center3d,
|
||||
"edge_mm_per_side": edges_mm,
|
||||
"edge_mm": edge_mean,
|
||||
"distance_m": distance_m,
|
||||
})
|
||||
|
||||
result = {
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||||
"tags": tags_out,
|
||||
"not_found_count": int(len(det.get("not_found", []))),
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||||
"frame": "d435_rgb_optical", # OpenCV: X right, Y down, Z forward
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||||
"timings_ms": sw.as_dict(),
|
||||
}
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||||
return result
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||||
# Map: camera key → (frame_label, _deps attribute name).
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# Usiamo il nome stringa dell'attributo su _deps e lo risolviamo via getattr
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# a ogni richiesta: cosi' patch("...pose_3d_routes._deps.nuwa") viene visto.
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||||
_TAG_CAMERAS: dict[str, tuple[str, str]] = {
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||||
"nuwa": ("nuwa_rgb_optical", "nuwa"),
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||||
"d435": ("d435_rgb_optical", "front_camera"),
|
||||
}
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||||
|
||||
|
||||
@router.get("/tags")
|
||||
def get_tags(ids: str = "0-49", probe_size_mm: float = 40.0) -> dict[str, Any]:
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||||
"""Detect ArUco su tutte le camere attive (Nuwa polso + D435i frontale).
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Una camera offline riporta tags=[] + error, non fa fallire l'altra."""
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||||
sw = Stopwatch()
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||||
cameras: dict[str, Any] = {}
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||||
for key, (frame_label, dep_name) in _TAG_CAMERAS.items():
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||||
try:
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||||
factory = getattr(_deps, dep_name)
|
||||
with sw.step(key):
|
||||
tags = _detect_tags_on(factory(), frame_label, ids, probe_size_mm)
|
||||
cameras[key] = {"tags": tags, "frame": frame_label}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
cameras[key] = {"tags": [], "frame": frame_label,
|
||||
"error": f"{type(e).__name__}: {e}"}
|
||||
return {"cameras": cameras, "timings_ms": sw.as_dict()}
|
||||
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||||
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||||
# --- Tag locator: piazza crocetta nella scena 3D e salva la posa in pelvis ---
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