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利用yoloV3进行批量目标识别并根据识别框将所检测目标裁剪下来
根据opencv绘制的矩形框将矩形框裁剪
# image是原图,左上点坐标, 右下点坐标, 颜色, 画线的宽度
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
# 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标(整数),字体,字体大小,颜色,字体粗细
cv2.putText(image, text, (x, y -5)cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,color,2)
# 图片裁剪,裁剪区域[Ly:Ry,Lx:Rx](这是对应坐标)
cut = image[y:(y+h), x:(x + w)]
将裁剪后的图片保存,并将每一幅裁剪后的车辆按照原图片文件名+a/b/c等保存。
//由于我的filename后缀有.jpg,因此用split切割一下,t是定义的字母,后续源码有详细的说明
cv.imwrite(savepath+"/"+filename.split(".")[0]+"_"+t+".jpg",cut)
源码
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/1/28 19:47
# @Author : Johnson
import os
import cv2 as cv
import argparse
import numpy as np
import cv2
weightsPath = "F:/testScala/src/main/python/yolov3.weights"
configPath = "F:/testScala/src/main/python/yolov3.cfg"
labelsPath = "F:/testScala/src/main/python/coco.names"
rootdir = "F:/test" # 图像读取地址
savepath = "F:/detectioncam1" # 图像保存地址
# 初始化一些参数
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n") # 物体类别
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8") # 颜色
filelist = os.listdir(rootdir) # 打开对应的文件夹
total_num = len(filelist) # 得到文件夹中图像的个数
print(total_num)
# 如果输出的文件夹不存在,创建即可
if not os.path.isdir(savepath):
os.makedirs(savepath)
for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(rootdir):
for filename in filenames:
# 必须将boxes在遍历新的图片后初始化
boxes = []
confidences = []
classIDs = []
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)
path = os.path.join(dirpath, filename)
image = cv.imread(path)
(H, W) = image.shape[:2]
# 得到 YOLO需要的输出层
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 从输入图像构造一个blob,然后通过加载的模型,给我们提供边界框和相关概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
layerOutputs = net.forward(ln)
# 在每层输出上循环
for output in layerOutputs:
# 对每个检测进行循环
for detection in output:
scores = detection[5:]
classID = np.argmax(scores)
confidence = scores[classID]
# 过滤掉那些置信度较小的检测结果
if confidence > 0.5:
# 框后接框的宽度和高度
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
# 边框的左上角
x = int(centerX - (width / 2))
y = int(centerY - (height / 2))
# 更新检测出来的框
# 批量检测图片注意此处的boxes在每一次遍历的时候要初始化,否则检测出来的图像框会叠加
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# 极大值抑制
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.2, 0.3)
k = -1
if len(idxs) > 0:
# for k in range(0,len(boxes)):
for i in idxs.flatten():
(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
# 在原图上绘制边框和类别
color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
# image是原图, 左上点坐标, 右下点坐标, 颜色, 画线的宽度
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
# 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标(整数),字体, 字体大小,颜色,字体粗细
cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# 图像裁剪注意坐标要一一对应
# 图片裁剪 裁剪区域【Ly:Ry,Lx:Rx】
cut = image[y:(y + h), x:(x + w)]
# boxes的长度即为识别出来的车辆个数,利用boxes的长度来定义裁剪后车辆的路径名称
if k < len(boxes):
k = k + 1
# 从字母a开始每次+1
t = chr(ord("a") + k)
# 写入文件夹,这块写入的时候不支持int(我也不知道为啥),所以才用的字母
cv.imwrite(savepath + "/" + filename.split(".")[0] + "_" + t + ".jpg", cut)