SzIProjekt/Traktorek/ran.py

import pygame, sys
from traktor import Traktor

import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
import os, random
from algorytm_genetyczny import Gen
import drzewo_decyzyjne_n as drzewko
from drzewo_decyzyjne_o import Tree

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'


class Game(object):

    def __init__(self):

        self.gen = Gen(self)

        # nat
        self.nawadnianie = []

        # ola
        self.stan = []

        self.fields = []

        self.neighbours()

        # planszę przedstawiam za pomocą punktów 25 pól (współrzędne środka)
        self.punkty_pola = [[22, 22], [22, 166], [22, 310], [22, 454], [22, 598],  # pierwsza kolumna
                            [166, 22], [166, 166], [166, 310], [166, 454], [166, 598],  # druga kolumna
                            [310, 22], [310, 166], [310, 310], [310, 454], [310, 598],  # trzecia kolumna
                            [454, 22], [454, 166], [454, 310], [454, 454], [454, 598],  # czwarta kolumna
                            [598, 22], [598, 166], [598, 310], [598, 454], [598, 598]]  # 5 kolumna

        # tworzę listę etykiet warzyw, które mogą pojawić się na polu
        self.warzywa_etykiety = []

        self.warzywa_etykiety_sciezka = './warzywa_etykiety'

        # losowo przypisuję do każdego pola etykietę
        for _ in self.punkty_pola:
            self.warzywa_etykiety.append(
                './warzywa_etykiety/' + random.choice(os.listdir(self.warzywa_etykiety_sciezka)))

        # ładuję model sieci neutronowej
        self.model = load_model('neural_model.h5')

        
        pygame.init()
        self.res = (720, 720)
        self.screen = pygame.display.set_mode(self.res)

        self.player = Traktor(self)

        self.rozpoznawanie_planszy()
        self.randomize_field()

        # gen
        # sadzonki do zasadzenia
        self.sadzonka = self.gen.algorytm()
        
        # nat
        drzewko.build_tree(drzewko.training_data)
        
        # ola
        self.tree = Tree()
        self.tree.Algorithm()


        while True:

            pole = int(self.player.y // 144 * 5 + self.player.x // 144)

            for event in pygame.event.get():
                if event.type == pygame.QUIT:
                    pygame.quit()
                    sys.exit(0)

                if event.type == pygame.KEYDOWN:
                    if event.key == pygame.K_UP:
                        self.player.y -= 144
                        if self.player.y < 0:
                            self.player.y = 0
                    elif event.key == pygame.K_DOWN:
                        self.player.y += 144
                        print(pole)
                        if self.player.y > 720:
                            self.player.y = 598
                    elif event.key == pygame.K_RIGHT:
                        self.player.x += 144
                        if self.player.x > 720:
                            self.player.x = 598
                    elif event.key == pygame.K_LEFT:
                        self.player.x -= 144
                        if self.player.x < 0:
                            self.player.x = 0
                    elif event.key == pygame.K_SPACE:
                      	# sieci neuronowe
                      	# dla obecnego położenia klienta rozpoznaję jakie rośnie tam warzywo
                        obecne_polozenie_agenta = [self.player.x, self.player.y]
                        self.player.obecne_pole = self.punkty_pola.index(obecne_polozenie_agenta)
                        temp = self.player.obecne_pole
                        img_path = self.warzywa_etykiety[temp]
                        img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
                        x = image.img_to_array(img)
                        x = np.expand_dims(x, axis=0)
                        x = preprocess_input(x)
                        plt.imshow(img)
                        preds = self.model.predict(x)
                        preds = np.asarray(preds)
                        plt.show()

                    elif event.key == pygame.K_s:
                      	# algorytm genetyczny
                        # dla każdego pustego pola sadzę warzywo, które najlepiej się przyjmie względem sąsiadujących
                        if pole in self.gen.index_gen:
                            self.fields[pole] = self.sadzonka[self.gen.index_gen.index(pole)]
                            print('zasadzono', self.sadzonka[self.gen.index_gen.index(pole)])
                            self.gen.index_gen.remove(pole)
                    elif event.key == pygame.K_p:
                      	# drzewo decyzyjne
                        # dla każdego pola decyduje czy należy je podlać
                        wynik = drzewko.finalAnswer(self.nawadnianie[pole], drzewko.my_tree)
                        if (wynik == 's'):
                            print('należy podlać pole')
                        else:
                            print('nie podlewać pola ')
                    elif event.key == pygame.K_g:
                      	# drzewo decyzyjne
                        # dla danego pola sprawdza stan gleby
                        s = self.stan[pole]
                        print(self.tree.Solution(s))

            pygame.display.update()

            self.screen.fill((0, 0, 0))
            self.draw()
            pygame.display.flip()

    # plansza
    def draw(self):
        self.screen.fill((108, 142, 191))
        self.draw_field()
        self.draw_net()
        self.player.draw()
        pygame.display.update()

    # krata
    def draw_net(self):
        color = (255, 255, 255)
        for i in range(1, 5):
            krat = int(720 / 5 * i)
            # linia pozioma
            pygame.draw.line(self.screen, color, (0, krat), (720, krat), 1)
            # linia pionowa
            pygame.draw.line(self.screen, color, (krat, 0), (krat, 720), 1)

    def draw_field(self):
        for x in range(25):
            self.screen.fill((255, 234, 234), (144 * (x % 5), 144 * (x // 5), 144 * (x % 5 + 1), 144 * (x // 5 + 1)))

    #sąsiedzi
    def neighbours(self):
        self.neighbours = list(range(25))
        self.neighbours[0] = [1, 5]
        self.neighbours[4] = [3, 9]
        self.neighbours[20] = [15, 21]
        self.neighbours[24] = [19, 23]
        for x in range(1, 4):
            self.neighbours[x] = [x - 1, x + 5, x + 1]
        for x in range(5, 16, 5):
            self.neighbours[x] = [x - 5, x + 1, x + 5]
        for x in range(9, 20, 5):
            self.neighbours[x] = [x - 5, x - 1, x + 5]
        for x in range(21, 24):
            self.neighbours[x] = [x - 1, x - 5, x + 1]
        for x in [6, 7, 8, 11, 12, 13, 16, 17, 18]:
            self.neighbours[x] = [x - 5, x - 1, x + 1, x + 5]

    # rozpoznawanie warzyw na każdym polu
    def rozpoznawanie_planszy(self):
        for _ in range(25):
            temp = _
            img_path = self.warzywa_etykiety[temp]
            img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
            x = image.img_to_array(img)
            x = np.expand_dims(x, axis=0)
            x = preprocess_input(x)
            
            preds = self.model.predict(x)
            preds = np.asarray(preds)
            
            szacunek = preds.max()
            ind = np.where(preds == szacunek)

            if ind == 0:
            	self.fields.append('rzodkiewa')
            if ind == 1:
            	self.fields.append('papryka')
            if ind == 2:
            	self.fields.append('pomidor')
            if ind == 3:
            	self.fields.append('marchew')
            if ind == 4:
            	self.fields.append('salata')
            if ind == 5:
            	self.fields.append('pietrucha')
            if ind == 6:
            	self.fields.append('puste')
                
	# generowanie dodatkowych własności dla każdego pola w oparciu o rosnącą tam roślinę
    def randomize_field(self):
        chwasty_list = list(range(1, 11))
        waga_ch = [0.3, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.04, 0.03, 0.03]
        podlanie_list = list(range(1, 11))
        waga_po = [0.02, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.08, 0.1, 0.15, 0.15, 0.3]
        ph_list = list(range(1, 11))
        waga_ph = [0.01, 0.01, 0.02, 0.03, 0.07, 0.37, 0.4, 0.05, 0.03, 0.01]
        for x in range(25):
            temp = []
            # nasiona
            temp1 = []
            temp1.append(random.choices(chwasty_list, waga_ch)[0])
            woda = random.choices(podlanie_list, waga_po)[0]
            temp1.append(woda)
            temp1.append(random.choices(ph_list, waga_ph)[0])

            self.stan.append(temp1)

            # ile dni temu pole bylo podlewane
            temp.append(random.randrange(7))
            ind = 2

            temp.append(ind)
            #co ile dni nalezy podlewac dana uprawe
            if self.fields[x] == "rzodkiewa":
                temp.append(4)
            elif self.fields[x] == "papryka":
                temp.append(3)
            elif self.fields[x] == "pomidor":
                temp.append(2)
            elif self.fields[x] == "marchew":
                temp.append(5)
            elif self.fields[x] == "sałata":
                temp.append(5)
            elif self.fields[x] == "pietruszka":
                temp.append(1)
            elif self.fields[x] == "puste":
                temp.append(6)
            else:
                temp.append(0)

            # czy ma padac
            pada = random.choice(['t', 'n'])
            temp.append(pada)

            # kiedy padalo
            kiedyPada = random.randrange(9)
            temp.append(kiedyPada)

            # woda
            if woda <= 5:
                temp.append('s')
            else:
                temp.append('n')

            self.nawadnianie.append(temp)


if __name__ == "__main__":
    Game()