Python实现一个简单的目标检测

相关介绍
实验环境
基本思路
代码实现
输出结果

实验环境

Python 3.6.2

Tesorflow 2.3.0

Numpy 1.18.5

Opencv 3.4.2

基本思路

输入测试图片
用选择性搜索（Select Search）方法，对输入图片选出N个候选区域
用训练好的CNN模型预测每个候选区域，保留一个得分最高的候选区域
输出预测结果图片

代码实现

import sys
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models# 读取图片
img = cv2.imread( './car3.jpg' )
# 按比例缩放图片
newHeight = 200
newWidth = int( img.shape[1] * 200 / img.shape[0] )
img = cv2.resize( img, (newWidth, newHeight) )
# 创建选择性搜索分割对象
ss = cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()
# 设置输入图像，我们将运行分割
ss.setBaseImage( img )
# 快速但低召回选择性搜索方法
ss.switchToSelectiveSearchFast()
# 高召回但慢选择性搜索方法
# ss.switchToSelectiveSearchQuality()# 运行选择性搜索分割输入图像
rects = ss.process()
# print(rects)
print( 'Total Number of Region Proposals: {}'.format( len( rects ) ) )
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
# 加载创建完全相同的模型，包括其权重和优化程序
loaded_model = tf.keras.models.load_model('LeNet_classify_model.h5')
while True:# 创建原始图像的副本new_img = img.copy()# print(new_img)region_score = []max_rect = 0max_name = ""max_score = 0# 重复所有的区域建议for i, rect in enumerate( rects ):x, y, w, h = rect # 预测框的左上角坐标(x,y)以及框的宽w,高hpre_img = new_img[y:y+h,x:x+w]pre_img = cv2.resize(pre_img,(32,32))pre_img = (np.expand_dims(pre_img,0))# 输入的图片维度为(1,32,32,3)pred_arr = loaded_model.predict(pre_img)# 预测标签pre_label = np.argmax(pred_arr[0])# 预测得分score = np.max(pred_arr[0])# 预测类名class_name = class_names[pre_label]if score > max_score:max_rect = rectmax_name = class_namemax_score = scoreprint([max_rect,max_name,max_score])x,y,w,h = max_rect# cv2.rectangle(new_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA )cv2.rectangle(new_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXtext = max_name+" "+str(max_score*100)[0:4]+"%"cv2.putText(new_img, text, (x, y-5), font, 0.5, (0,0,255), 2)# 显示输出cv2.imshow("Output", new_img)# 等待按键输入k = cv2.waitKey( 0 ) & 0xFF# q键if k == 113:break
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

输出结果

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