以上代码请用torch实现
时间: 2024-03-30 20:35:52 浏览: 38
pytorch基础模型代码实现
以下是使用 PyTorch 深度学习库对已经画出 bbox 的图片进行是否有服装的检测的 Python 代码示例:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
# 加载模型
model = torch.load('my_model.pt')
# 读取图片
image = cv2.imread("image_with_bbox.jpg")
# 提取 bbox
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 预处理图片
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]
resized_image = cv2.resize(cropped_image, (224, 224))
# 转换为 PyTorch Tensor
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
input_image = transform(resized_image).unsqueeze(0)
# 进行预测
with torch.no_grad():
output = model(input_image)
# 判断是否有服装
if output[0][0] > 0.5:
cv2.putText(image, "Clothing Detected", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
else:
cv2.putText(image, "No Clothing Detected", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
# 显示带有检测结果的图片
cv2.imshow("Image with Detection Result", image)
# 等待按键操作
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先使用 PyTorch 深度学习库加载一个已经训练好的模型,然后读取一张图片。接着,我们提取 bbox,并将每个 bbox 中的图片进行预处理,包括裁剪、缩放和归一化。然后,我们将处理后的图片喂给模型进行预测,得到一个表示是否有服装的概率值。最后,根据预测结果,在原图上绘制出相应的文本框,显示检测结果。需要注意的是,上述代码中的模型需要自行训练得到,并保存为 `my_model.pt` 文件。
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