opencv 识别机车

效果1 识别摩托

效果公路场景撞击现场

定义识别名称

const char* classNames[] = { “背景”,
“飞机”, “自行车”, “鸟”, “船”,
“瓶子”, “大汽车”, “小汽车”, “猫”, “椅子”,
“奶牛”, “餐桌”, “狗”, “马”,
“机车”, “人”, “花盆植物”,
“羊”, “沙发”, “火车”, “tv监视器” };

    String file_path = parser.getPathToApplication() + "/"; String modelConfiguration = file_path + "xx.prototxt";String modelBinary = file_path + "model.caffemodel";try{//加载深度神经网络模型dnn::Net net = readNetFromCaffe(modelConfiguration, modelBinary);if (net.empty()){cerr << "Can't load network by using the following files: " << endl;cerr << "prototxt:   " << modelConfiguration << endl;cerr << "caffemodel: " << modelBinary << endl;cerr << "Models can be downloaded here:" << endl;cerr << "https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD" << endl;exit(-1);}net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_OPENCL);

//定义图片，也可以从rtsp摄像头读取后解码放到mat中，具体看我文章
rtsp读取摄像头进行算法识别

string image_file_name = "J:/bbbbb.jpg";
cv::Mat frame = cv::imread(image_file_name, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

判别过程

         Mat inputBlob = blobFromImage(frame, inScaleFactor,Size(inWidth, inHeight),Scalar(meanVal, meanVal, meanVal),false, false); //Convert Mat to batch of imagesnet.setInput(inputBlob); //set the network inputMat detection = net.forward(); //compute outputvector<double> layersTimings;double freq = getTickFrequency() / 1000;double time = net.getPerfProfile(layersTimings) / freq;Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());float confidenceThreshold = 0.5;// parser.get<float>("min_confidence");for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++){float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);if (confidence > confidenceThreshold){size_t objectClass = (size_t)(detectionMat.at<float>(i, 1));int left = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frame.cols);int top = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frame.rows);int right = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frame.cols);int bottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frame.rows);rectangle(frame, Point(left, top), Point(right, bottom), Scalar(0, 255, 0),2);String label = format("%s: %.2f", classNames[objectClass], confidence);int baseLine = 0;Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);top = max(top, labelSize.height);rectangle(frame, Point(left, top - labelSize.height),Point(left + labelSize.width, top + baseLine+2),Scalar(0, 0, 255),FILLED);putTextZH(frame, label.c_str(), Point(left, top), Scalar(255, 255, 255), 18);/*putText(frame, label, Point(left, top),FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0));*/}}

以上使用opencv3.4.1 win7 win10 调试通过，在linux下面都是一样的过程，整个的

训练过程描述

可以使用多种方式，一种是yolo，一种是tensorflow模式训练模型，比较难的是逻辑模型，也就是行为识别，没有好的显卡很难做，这里没有写真正的详细过程，后续文章会写两种模式来训练模型。请关注我.

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