python目标识别返回位置
时间: 2023-11-08 20:11:33 浏览: 27
在Python中进行目标识别,可以使用一些常见的库和工具,如OpenCV、TensorFlow等。识别完成后,可以通过以下步骤返回目标位置:
1. 获取目标的轮廓:使用OpenCV中的findContours函数获取目标的轮廓。
2. 计算轮廓的包围盒:使用OpenCV中的boundingRect函数计算目标轮廓的包围盒。
3. 获取包围盒的左上角坐标和宽高:通过boundingRect函数返回的包围盒信息,可以获取目标的左上角坐标和宽高。
4. 返回目标位置:根据目标左上角坐标和宽高,可以得到目标的中心位置或其他需要的信息,如下面的示例代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 目标识别
# ...
# 获取目标轮廓和包围盒
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# 返回目标位置
center_x = x + w/2
center_y = y + h/2
print('目标中心位置:({},{})'.format(center_x, center_y))
```
相关问题
Python 目标识别
Python目标识别是一个用于训练目标检测、实例分割和人员关键点检测的参考脚本。它允许您轻松地添加新的自定义数据集。您的数据集应该从标准的torch.utils.data类继承,并实现__len__和__getitem__方法。__getitem__方法应返回一个字典,其中包含以下字段:
- image: PIL大小图像(高、宽)
- target: 包含以下字段的字典
- boxes(FloatTensor[N,4]):N个边界框的坐标,格式为[x0,y0,x1,y1],范围从0到W,从0到H
- labels(Int64Tensor[N]):每个边界框的标签,其中0表示背景类
- image_id(Int64Tensor):图像标识符,在数据集中的所有图像之间应该是唯一的,并且在评估期间使用
- 面积(张量[N]):边界框的面积,在使用COCO指标进行评估时使用,以区分小、中、大框之间的指标得分
- iscrowd(UInt8Tensor[N]):iscrowd=True的实例将在评估期间被忽略
- (可选)掩码(UInt8Tensor[N,H,W]):每个对象的分割掩码
- (可选)关键点(FloatTensor[N,K,3]):对于N个对象中的每一个,它包含[x,y,visibility]格式的K个关键点,用于定义对象的关键点。其中visibility=0表示关键点不可见。
您可以使用Torchvision模型库中的预训练模型,并根据需要进行微调或替换主干网络。下面是一个例子,演示了从预先训练的模型进行微调的方法:
```python
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor
# 加载在COCO数据集上预训练的模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# 替换分类器,设置自定义类别数量
num_classes = 2 # 1类(人)+ 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)
```
这是关于Python目标识别的基本信息,让我知道如果您还有其他问题。
目标识别python
目标识别是计算机视觉领域的一个重要任务,其目标是根据给定的输入图像,自动识别并定位图像中的不同目标。在目标识别过程中,一般会使用图像分割方法来提取目标与背景的边界,以便更好地进行识别。
Selective search(SS)是一种常用的图像分割方法,其主要功能是通过图像分割的方法,从原始图像中提取小区域。SS方法在目标识别任务中广泛应用,它利用了图像中的颜色、纹理和空间信息,通过逐步合并相似的区域,生成具有不同尺度和形状的候选目标区域。
在Python中,可以使用开源库scikit-image中的实现版本来进行Selective search。该实现版本提供了对图像分割的支持,可以根据给定的参数对图像进行分割,并返回具有区域标签的图片和区域列表。区域列表中包含了每个区域的位置、尺寸和标签等信息。