Dự án chặng 1: báo cáo chất lượng thư mục ảnh bằng Python

"""Báo cáo chất lượng thư mục ảnh: phát hiện ảnh hỏng, tối, sáng, mờ.

Chạy: python bao_cao_anh.py du_lieu_thu
"""
import csv
import json
import logging
import sys
import time
from collections import Counter
from pathlib import Path

import cv2
import numpy as np

DUOI_ANH = {".png", ".jpg", ".jpeg", ".bmp"}
MAC_DINH = {"toi": 40, "sang": 220, "do_net_min": 100.0}
log = logging.getLogger("bao_cao_anh")


def doc_cau_hinh(duong_dan: Path) -> dict:
    cau_hinh = dict(MAC_DINH)
    if duong_dan.exists():
        cau_hinh.update(json.loads(duong_dan.read_text(encoding="utf-8")))
    else:
        duong_dan.write_text(json.dumps(MAC_DINH, indent=2), encoding="utf-8")
        log.info("Tạo file cấu hình mặc định %s", duong_dan)
    if not 0 <= cau_hinh["toi"] < cau_hinh["sang"] <= 255:
        raise ValueError("Cấu hình sai: cần 0 <= toi < sang <= 255")
    return cau_hinh


def tim_anh(thu_muc: Path) -> list[Path]:
    return sorted(p for p in thu_muc.rglob("*") if p.is_file() and p.suffix.lower() in DUOI_ANH)


def phan_tich_anh(duong_dan: Path) -> dict | None:
    # imdecode + fromfile đọc được cả đường dẫn có dấu tiếng Việt trên Windows
    du_lieu = np.fromfile(str(duong_dan), dtype=np.uint8)
    anh = cv2.imdecode(du_lieu, cv2.IMREAD_COLOR) if du_lieu.size else None
    if anh is None:
        return None
    xam = cv2.cvtColor(anh, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return {
        "rong": anh.shape[1],
        "cao": anh.shape[0],
        "do_sang": round(float(xam.mean()), 1),
        "tuong_phan": round(float(xam.std()), 1),
        "do_net": round(float(cv2.Laplacian(xam, cv2.CV_64F).var()), 1),
    }


def phan_loai(chi_so: dict, cau_hinh: dict) -> str:
    if chi_so["do_sang"] < cau_hinh["toi"]:
        return "toi"
    if chi_so["do_sang"] > cau_hinh["sang"]:
        return "sang"
    if chi_so["do_net"] < cau_hinh["do_net_min"]:
        return "mo"
    return "tot"


def ghi_csv(ket_qua: list[dict], duong_dan: Path) -> None:
    cot = ["duong_dan", "loai", "rong", "cao", "do_sang", "tuong_phan", "do_net"]
    # utf-8-sig: thêm BOM để Excel nhận đúng tiếng Việt
    with open(duong_dan, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=cot)
        w.writeheader()
        w.writerows(ket_qua)


def main(thu_muc: str) -> dict:
    logging.basicConfig(
        level=logging.INFO,
        format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s",
        handlers=[logging.FileHandler("bao_cao.log", encoding="utf-8"), logging.StreamHandler()],
        force=True,
    )
    goc = Path(thu_muc)
    if not goc.is_dir():
        raise SystemExit(f"Không tìm thấy thư mục: {goc}")
    cau_hinh = doc_cau_hinh(Path("cau_hinh.json"))
    t0 = time.perf_counter()

    ket_qua = []
    for p in tim_anh(goc):
        try:
            chi_so = phan_tich_anh(p)
        except Exception:                       # lỗi lạ: ghi đầy đủ rồi đi tiếp
            log.exception("Lỗi khi xử lý %s", p)
            chi_so = None
        if chi_so is None:
            ket_qua.append({"duong_dan": str(p.relative_to(goc)), "loai": "hong"})
            log.warning("Ảnh hỏng: %s", p)
            continue
        loai = phan_loai(chi_so, cau_hinh)
        ket_qua.append({"duong_dan": str(p.relative_to(goc)), "loai": loai, **chi_so})
        if loai != "tot":
            log.info("%s: %s (sáng %.1f, nét %.1f)", p.name, loai, chi_so["do_sang"], chi_so["do_net"])

    ghi_csv(ket_qua, Path("bao_cao.csv"))
    dem = Counter(r["loai"] for r in ket_qua)
    log.info("Tổng %d ảnh trong %.2f s: %s", len(ket_qua), time.perf_counter() - t0, dict(dem))
    return dem


if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "du_lieu_thu")

2026-10-09 08:57:25,857 INFO Tạo file cấu hình mặc định cau_hinh.json
2026-10-09 08:57:25,862 INFO toi.png: toi (sáng 2.9, nét 33.4)
2026-10-09 08:57:25,880 WARNING Ảnh hỏng: du_lieu_thu/ca_2/hong.png
2026-10-09 08:57:25,883 INFO mo.png: mo (sáng 127.9, nét 0.4)
2026-10-09 08:57:25,886 INFO sang.JPG: sang (sáng 250.0, nét 0.0)
2026-10-09 08:57:25,886 INFO Tổng 10 ảnh trong 0.03 s: {'toi': 1, 'tot': 6, 'hong': 1, 'mo': 1, 'sang': 1}

File bao_cao.csv (rút gọn):

duong_dan,loai,rong,cao,do_sang,tuong_phan,do_net
ca_1/toi.png,toi,320,240,2.9,8.5,33.4
ca_1/tot_0.png,tot,320,240,127.1,27.0,357.3
ca_2/hong.png,hong,,,,,
ca_2/mo.png,mo,320,240,127.9,23.8,0.4
ca_2/sang.JPG,sang,320,240,250.0,0.0,0.0

Để ý ảnh tối vẫn có độ nét 33,4, thấp hơn nhiều so với ảnh tốt (350–580) nhưng không bằng 0. Đó là lý do phải kiểm tra tối/sáng trước khi kết luận ảnh mờ. Ngưỡng do_net_min phụ thuộc nội dung ảnh, nên hãy chạy công cụ trên vài chục ảnh tốt của dây chuyền thật rồi đặt ngưỡng khoảng một nửa giá trị nhỏ nhất của ảnh tốt.