水下鱼类目标检测opencv

### 使用OpenCV实现水下鱼类目标检测

为了实现在水下环境中对鱼类进行高效的目标检测，可以采用结合OpenCV与预训练的深度学习模型的方式。具体来说，在此场景中，MobileNetV1被证明是一个有效的特征提取器[^1]。下面介绍一种方法论来构建这样的系统。

#### 准备工作
安装必要的库文件，包括但不限于`opencv-python`, `tensorflow`以及可能用到的数据增强工具如`imgaug`等。确保环境配置正确无误以便后续操作顺利开展。

#### 图像预处理阶段
考虑到水下的特殊光照条件会对成像质量造成影响，因此引入了专门针对此类情况优化过的图像前处理流程，比如执行水下白平衡调整和多帧图像融合以改善视觉效果[^2]。这部分可以通过自定义函数完成：

import cv2
import numpy as np

def underwater_white_balance(image):
    """ 对输入图片做简单的灰度世界假设法来进行初步矫正 """
    result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    avg_a = np.average(result[:, :, 1])
    avg_b = np.average(result[:, :, 2])
    result[:, :, 1] = result[:, :, 1] - ((avg_a - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1)
    result[:, :, 2] = result[:, :, 2] - ((avg_b - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1)
    result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    return result

#### 加载并设置深度学习模型
利用TensorFlow加载已经过充分训练好的用于物体识别的任务型神经网络架构——例如MobileNetV1，并将其集成至OpenCV框架之中。这样做的好处是可以充分利用GPU加速计算过程的同时享受后者提供的强大图形界面支持功能。

from tensorflow.keras.applications.mobilenet import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.models import load_model

model_path = 'path_to_mobilenetv1_trained_for_fish_detection.h5'
net = load_model(model_path)

def prepare_image(img, target_size=(224, 224)):
    img_array = cv2.resize(img, dsize=target_size).astype('float32')
    expanded_img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    preprocessed_image = preprocess_input(expanded_img_array)
    return preprocessed_image

#### 实施对象检测逻辑
最后一步就是编写核心业务逻辑部分，即循环读取视频流中的每一帧画面，依次调用上述提到的各种辅助函数对其进行分析处理；一旦发现疑似鱼群活动迹象，则立即标记出来供用户查看确认。

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 或者指定其他视频源路径

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    processed_frame = underwater_white_balance(frame)
    input_tensor = prepare_image(processed_frame)
    predictions = net.predict(input_tensor)[0]

    for pred in predictions:
        class_id, confidence_score, bbox_coords = pred[:5]
        
        if confidence_score > threshold_value:  # 设定阈值过滤低概率结果
            label = f'Fish {class_id}: {confidence_score:.2f}'
            
            x_min, y_min, width, height = map(int, bbox_coords)
            top_left_corner = (x_min, y_min)
            bottom_right_corner = (x_min + width, y_min + height)
            
            cv2.rectangle(frame, top_left_corner, bottom_right_corner, color=(0, 255, 0), thickness=2)
            cv2.putText(frame, text=label, org=top_left_corner,
                       fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9, color=(0, 255, 0))
    
    cv2.imshow('Underwater Fish Detection', frame)
    
    keypress = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if keypress == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()